İçindekiler:

Jupyter not defterinde bir pandayı nasıl çalıştırırsınız?
Jupyter not defterinde bir pandayı nasıl çalıştırırsınız?

Video: Jupyter not defterinde bir pandayı nasıl çalıştırırsınız?

Video: Jupyter not defterinde bir pandayı nasıl çalıştırırsınız?
Video: Yeni Başlayanlar İçin Yapay Zeka - Makine Öğrenmesi - Jupyter Notebook Kullanımı 2024, Kasım
Anonim

Yeni ortamınızı kullanmaya başlamak için Ortamlar sekmesine tıklayın. yanındaki ok düğmesini tıklayın. pandalar ortam adı. Görüntülenen listede, aracı seçin kullanmak açmak pandalar : Terminal, Python, IPython , veya Jüpiter Defter.

Bunun için, Jupyter notebook'ta pandaları nasıl kullanıyorsunuz?

pandaları içe aktar içine Jüpiter Defter yeniden aç not defteri ve üstte yeni bir hücre oluşturun. orada yapacağız içe aktarmak NS pandalar için kütüphane kullanmak bizim senaryomuzda. Aşağıdakini yazın ve tekrar oynat düğmesine basın. Hiçbir şey olmazsa, bu iyi.

Aynı şekilde, Python'da pandaları nasıl kullanıyorsunuz? Pandaları veri analizi için kullanmak istediğinizde, genellikle onu üç farklı yoldan biriyle kullanırsınız:

  1. Bir Python'un listesini, sözlüğünü veya Numpy dizisini bir Pandas veri çerçevesine dönüştürün.
  2. Genellikle bir CSV dosyası olan Pandaları kullanarak yerel bir dosya açın, ancak sınırlandırılmış bir metin dosyası (TSV gibi), Excel vb. de olabilir.

Daha sonra soru şu ki, bir Jupyter not defterini nasıl çalıştırırım?

Jupyter Notebook Uygulamasını başlatmak için:

  1. Spot ışığına tıklayın, bir terminal penceresi açmak için terminal yazın.
  2. cd /some_folder_name yazarak başlangıç klasörüne girin.
  3. Jupyter Notebook Uygulamasını başlatmak için jupyter notebook yazın. Notebook arayüzü yeni bir tarayıcı penceresinde veya sekmesinde görünecektir.

Pandaları öğrenmek kolay mı?

Python bu konuda MATLAB'a göre daha basit ve modülerdir. NumPy'de ustalaştıktan sonra, pandalar sessiz kolay Almak. Tüm NumPy kavramlarını, her sütunun farklı bir veri türünde olabileceği tablo biçimindeki verilere genişletir (tüm öğelerin aynı veri türünde olması gereken bir diziden farklı olarak).

Önerilen: