पैकेज अवलोकन

pandas एक खुला स्रोत है, बीएसडी-लाइसेंस प्राप्त पुस्तकालय जो Python प्रोग्रामिंग भाषा के लिए उच्च प्रदर्शन, उपयोग में आसान डेटा संरचना और डेटा विश्लेषण उपकरण प्रदान करता है।

pandas में निम्नलिखित तत्व होते हैं:

• लेबल सरणी डेटा संरचनाओं का एक सेट, जिनमें से प्राथमिक श्रृंखला और डेटाफ़्रेम हैं।
• इंडेक्स ऑब्जेक्ट्स सिंपल एक्सिस इंडेक्सिंग और मल्टी-लेवल / हियरार्चिकल एक्सिस इंडेक्सिंग दोनों को सक्षम करते हैं।
• डेटा सेटों को एकत्र करने और बदलने के लिए इंजन द्वारा एक एकीकृत समूह।
• तिथि सीमा पीढ़ी (date_range) और कस्टम डेट ऑफ़सेट जो अनुकूलित आवृत्तियों के कार्यान्वयन को सक्षम करते हैं।
• इनपुट / आउटपुट उपकरण: फ्लैट फ़ाइलों (CSV, सीमांकित, एक्सेल 2003) से सारणीबद्ध डेटा लोड करना, और तेज और कुशल PyTables / HDF5 प्रारूप से पांडा वस्तुओं को सहेजना और लोड करना।
• मेमोरी-कुशल "स्पार्स" संस्करण मानक डेटा संरचनाओं के लिए डेटा संग्रहीत करने के लिए जो कि ज्यादातर गायब है या अधिकतर स्थिर (कुछ निश्चित मूल्य) है।
• चलती खिड़की के आँकड़े (रोलिंग माध्य, रोलिंग मानक विचलन, आदि)।

डेटा संरचनाएं

आयाम	नाम	विवरण
1	शृंखला	1 डी सजातीय-टाइप किए गए सरणी को लेबल करता है
2	डेटा ढांचा	सामान्य 2 डी लेबल, संभावित विषम-टाइप कॉलम के साथ आकार-परिवर्तनशील सारणीबद्ध संरचना

एक से अधिक डेटा संरचना क्यों?

पांडा डेटा संरचनाओं के बारे में सोचने का सबसे अच्छा तरीका कम आयामी डेटा के लिए लचीले कंटेनर हैं। उदाहरण के लिए, DataFrame Series के लिए एक कंटेनर है, और Series scalars के लिए एक कंटेनर है। हम इन कंटेनरों से ऑब्जेक्ट्स को डिक्शनरी जैसे फैशन में सम्मिलित करना और निकालना चाहते हैं।

इसके अलावा, हम सामान्य एपीआई फ़ंक्शंस के लिए समझदार डिफ़ॉल्ट व्यवहार करना चाहेंगे जो समय श्रृंखला और क्रॉस-अनुभागीय डेटा सेट के विशिष्ट अभिविन्यास को ध्यान में रखते हैं। 2- और 3-आयामी डेटा संग्रहीत करने के लिए ndarrays का उपयोग करते समय, उपयोगकर्ता पर एक बोझ रखा जाता है, जो लेखन कार्यों के लिए निर्धारित डेटा के उन्मुखीकरण पर विचार करता है; कुल्हाड़ियों को अधिक या कम समतुल्य माना जाता है (सिवाय जब-या फोरट्रान-सन्निहित प्रदर्शन के लिए मायने रखता है)। पांडा में, अक्षों को डेटा के लिए अधिक अर्थ अर्थ उधार देने का इरादा है; यानी, एक विशेष डेटा सेट के लिए डेटा को उन्मुख करने के लिए एक "सही" तरीका होने की संभावना है। लक्ष्य, तब डाउनस्ट्रीम कार्यों में डेटा परिवर्तनों को कोड करने के लिए आवश्यक मानसिक प्रयास की मात्रा को कम करना है।

उदाहरण के लिए, सारणीबद्ध डेटा (DataFrame) के साथ अनुक्रमणिका (पंक्तियों) और अक्ष के बजाय स्तंभ 0 के बारे में सोचना अधिक सहायक होता है और धुरी 1। DataFrame के स्तंभों के माध्यम से इस प्रकार अधिक पाठन कोड में परिणाम होता है:

for col in df.columns:
    series = df[col]
    # do something with series

डेटा की पारस्परिकता और नकल

सभी पांडा डेटा संरचनाएँ मूल्य-परिवर्तनशील हैं (इनमें जो मान होते हैं उन्हें बदला जा सकता है) लेकिन हमेशा आकार-परिवर्तनशील नहीं। किसी श्रृंखला की लंबाई को बदला नहीं जा सकता है, लेकिन, उदाहरण के लिए, कॉलम को डेटाफ़्रेम में डाला जा सकता है। हालांकि, अधिकांश विधियां नई वस्तुओं का उत्पादन करती हैं और इनपुट डेटा को अछूता छोड़ देती हैं। सामान्य तौर पर हम अपरिवर्तनीयता का पक्ष लेना पसंद करते हैं जहां समझदार होते हैं।

समर्थन मिल रहा है

पंडों के मुद्दों और विचारों के लिए पहला पड़ाव गितुब अंक ट्रैकर है । यदि आपके पास एक सामान्य प्रश्न है, तो पांडा समुदाय विशेषज्ञ स्टैक ओवरफ्लो के माध्यम से उत्तर दे सकते हैं।

समुदाय

पंडों को आज दुनिया भर में समान विचारधारा वाले व्यक्तियों द्वारा सक्रिय रूप से समर्थन किया जाता है जो खुले स्रोत पांडा को संभव बनाने में मदद करने के लिए अपना मूल्यवान समय और ऊर्जा योगदान करते हैं। हमारे सभी योगदानकर्ताओं का धन्यवाद।

यदि आप योगदान करने में रुचि रखते हैं, तो कृपया पांडा वेबपेज में योगदान पर जाएँ।

पांडा एक NumFOCUS प्रायोजित परियोजना है। यह पंडों के विकास को विश्व-स्तरीय ओपन-सोर्स परियोजना के रूप में सुनिश्चित करने में मदद करेगा, और परियोजना को donate करना संभव बनाता है।

सरकारी योजना

2008 में इसकी स्थापना के बाद से पांडास परियोजना ने अनौपचारिक रूप से उपयोग की जाने वाली शासन प्रक्रिया को परियोजना शासन दस्तावेजों में औपचारिक रूप दिया है। दस्तावेज़ स्पष्ट करते हैं कि निर्णय कैसे किए जाते हैं और हमारे समुदाय के विभिन्न तत्व कैसे बातचीत करते हैं, जिसमें ओपन सोर्स सहयोगी विकास और काम के बीच संबंध शामिल हैं जो कि लाभ-लाभ या गैर-लाभकारी संस्थाओं द्वारा वित्त पोषित हो सकते हैं।

वेस मैकिन्नी लाइफ (BDFL) के लिए परोपकारी तानाशाह है।

विकास दल

कोर टीम के सदस्यों की सूची और अधिक विस्तृत जानकारी शासन के लोगों के पेज पर देखी जा सकती है।

संस्थागत भागीदार

वर्तमान संस्थागत भागीदारों के बारे में जानकारी पांडा वेबसाइट पेज पर देखी जा सकती है।

लाइसेंस

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