पांडा (सॉफ्टवेयर)
 | This article relies excessively on references to primary sources. (May 2023) (Learn how and when to remove this template message) |
 | |
| Original author(s) | Wes McKinney |
|---|---|
| Developer(s) | Community |
| Initial release | 11 January 2008[citation needed] |
| Stable release | Script error: The module returned a nil value. It is supposed to return an export table.
/ Script error: The module returned a nil value. It is supposed to return an export table. |
| Preview release | 2.0rc1
/ 15 March 2023 |
| Written in | Python, Cython, C |
| Operating system | Cross-platform |
| Type | Technical computing |
| License | New BSD License |
| Website | pandas |
पांडा डेटा हेरफेर और डेटा विश्लेषण के लिए पायथन (प्रोग्रामिंग भाषा) के लिए लिखी गई एक सॉफ्टवेयर लाइब्रेरी है। विशेष रूप से, यह संख्यात्मक तालिकाओं और समय श्रृंखला में हेरफेर करने के लिए डेटा संरचनाएं और संचालन प्रदान करता है। यह 3-खंड बीएसडी लाइसेंस|थ्री-क्लॉज बीएसडी लाइसेंस के तहत जारी किया गया मुफ्त सॉफ्टवेयर है।[1] यह नाम पैनल डेटा शब्द से लिया गया है, जो डेटा सेट के लिए एक अर्थमिति शब्द है जिसमें एक ही व्यक्ति के लिए कई समयावधियों में अवलोकन शामिल होते हैं।[2] इसका नाम स्वयं पायथन डेटा विश्लेषण वाक्यांश पर एक नाटक है।[3] वेस मैकिनी ने 2007 से 2010 तक वहां शोधकर्ता रहते हुए AQR कैपिटल में पांडा बनने वाली चीज़ का निर्माण शुरू किया।[4]
डेटाफ़्रेम
पांडा का उपयोग मुख्य रूप से डेटा विश्लेषण और डेटाफ़्रेम में सारणीबद्ध डेटा के संबंधित हेरफेर के लिए किया जाता है। पांडा विभिन्न फ़ाइल स्वरूपों जैसे अल्पविराम से अलग किए गए मान, JSON, Apache Parquet, SQL डेटाबेस तालिका (डेटाबेस) या क्वेरीज़ और Microsoft Excel से डेटा आयात करने की अनुमति देता है।[5] पांडा विभिन्न डेटा हेरफेर कार्यों की अनुमति देता है जैसे विलय,[6] पुनः आकार देना,[7] चयन करना,[8] साथ ही डेटा सफ़ाई, और डेटा विवाद सुविधाएँ। पांडा के विकास ने पायथन में डेटाफ़्रेम के साथ काम करने की कई तुलनीय विशेषताएं पेश कीं जो आर (प्रोग्रामिंग भाषा) में स्थापित की गईं। पांडा लाइब्रेरी एक अन्य लाइब्रेरी, NumPy पर बनाई गई है, जो डेटाफ़्रेम पर काम करने की सुविधाओं के बजाय ऐरे (डेटा संरचना) के साथ कुशलतापूर्वक काम करने के लिए उन्मुख है।
इतिहास
डेवलपर वेस मैककिनी ने वित्तीय डेटा पर मात्रात्मक विश्लेषण (वित्त) करने के लिए उच्च प्रदर्शन, लचीले उपकरण की आवश्यकता के कारण 2008 में AQR कैपिटल में पांडा पर काम करना शुरू किया। AQR छोड़ने से पहले वह प्रबंधन को पुस्तकालय खोलने की अनुमति देने के लिए मनाने में सक्षम था।
एक अन्य AQR कर्मचारी, चांग शी, लाइब्रेरी में दूसरे प्रमुख योगदानकर्ता के रूप में 2012 में इस प्रयास में शामिल हुए।
2015 में, पांडा ने संयुक्त राज्य अमेरिका में एक 501(सी)(3) संगठन|501(सी)(3) गैर-लाभकारी चैरिटी, न्यूमफोकस की वित्तीय रूप से प्रायोजित परियोजना के रूप में हस्ताक्षर किए।[9]
यह भी देखें
- matplotlib
- नम्पी
- डस्क (सॉफ्टवेयर)
- SciPy
- आर (प्रोग्रामिंग भाषा)
- स्किकिट-सीखें
- आँकड़े मॉडल
- संख्यात्मक विश्लेषण सॉफ्टवेयर की सूची
संदर्भ
- ↑ "License – Package overview – pandas 1.0.0 documentation". pandas. 28 January 2020. Retrieved 30 January 2020.
- ↑ Wes McKinney (2011). "pandas: a Foundational Python Library for Data Analysis and Statistics" (PDF). Retrieved 2 August 2018.
- ↑ McKinney, Wes (2017). डेटा विश्लेषण के लिए पायथन, दूसरा संस्करण. O'Reilly Media. p. 5. ISBN 9781491957660.
- ↑ Kopf, Dan. "डेटा विज्ञान में सबसे महत्वपूर्ण उपकरण के पीछे के व्यक्ति से मिलें". Quartz (in English). Retrieved 17 November 2020.
- ↑ "IO tools (Text, CSV, HDF5, …) — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "Merge, join, concatenate and compare — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "Reshaping and pivot tables — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "Indexing and selecting data — pandas 1.4.1 documentation".
- ↑ "NumFOCUS – pandas: a fiscally sponsored project". NumFOCUS. Retrieved 3 April 2018.
अग्रिम पठन
- McKinney, Wes (2017). Python for Data Analysis : Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython (2nd ed.). Sebastopol: O'Reilly. ISBN 978-1-4919-5766-0.
- Molin, Stefanie (2019). Hands-On Data Analysis with Pandas: Efficiently perform data collection, wrangling, analysis, and visualization using Python. Packt. ISBN 978-1-7896-1532-6.
- Chen, Daniel Y. (2018). Pandas for Everyone : Python Data Analysis. Boston: Addison-Wesley. ISBN 978-0-13-454693-3.
- VanderPlas, Jake (2016). "Data Manipulations with Pandas". Python Data Science Handbook: Essential Tools for Working with Data. O'Reilly. pp. 97–216. ISBN 978-1-4919-1205-8.
- Pathak, Chankey (2018). Pandas Cookbook. pp. 1–8.
