توضیحات
کتاب “خواندن و نوشتن داده‌ها با کتابخانه پانداز (Pandas)” به بررسی قابلیت‌ها و روش‌های کار با داده‌ها در کتابخانه پانداس می‌پردازد. این کتاب به‌طور کلی بر روی عملیات ورودی و خروجی داده‌ها، ساختارهای داده‌ای، و روش‌های تجزیه و تحلیل داده‌ها تمرکز دارد. در ادامه، خلاصه‌ای از محتوای کتاب برای آشنایی با آن ارائه شده است.
خلاصه کتاب خواندن و نوشتن داده ها با کتابخانه پانداز (Pandas) در پایتون
کتاب با معرفی کتابخانه پانداز شروع می‌شود که یکی از ابزارهای کلیدی برای تحلیل داده‌ها در زبان برنامه‌نویسی پایتون است. در این کتاب، خوانندگان با دو نوع ساختار داده‌ای اصلی پانداس، یعنی Series و DataFrame آشنا می‌شوند. Series به عنوان یک آرایه یک بعدی با برچسب‌های خاص و DataFrame به عنوان یک جدول دو بعدی با ردیف‌ها و ستون‌ها تعریف می‌شود.
بخش های مختلف کتاب به ترتیب به بررسی روش‌های ورود داده‌ها از منابع مختلف مانند فایل‌های متنی، CSV، Excel و پایگاه‌های داده می‌پردازد. برای مثال، برای خواندن فایل‌های CSV از متد pd.read_csv() و برای نوشتن داده‌ها به فایل‌های CSV از DataFrame.to_csv() استفاده می‌شود.
کتاب خواندن و نوشتن داده ها با کتابخانه پانداز (Pandas) در پایتون همچنین روش‌های پردازش و تجزیه و تحلیل داده‌ها را معرفی می‌کند. این شامل تکنیک‌های فیلتر کردن، گروه‌بندی، و استفاده از توابع آماری مختلف بر روی داده‌ها است. در اینجا، مفاهیم masking و boolean indexing برای انتخاب و دستکاری داده‌ها به کار می‌روند.
فصل‌های بعدی به تجزیه و تحلیل داده‌های زمانی می‌پردازند. در این بخش، چگونگی کار با تاریخ و زمان و تبدیل انواع مختلف داده‌های زمانی به یکدیگر توضیح داده می‌شود. کتاب به استفاده از توابع مانند pd.to_datetime() و pd.date_range() برای ایجاد و مدیریت داده‌های زمانی اشاره می‌کند.
کتاب همچنین به موضوعات پیشرفته‌تر مانند ترکیب داده‌ها، کار با داده‌های گمشده، و انجام عملیات پیچیده‌تر مانند groupby و pivot_table می‌پردازد. این بخش‌ها ابزارهای قدرتمندی را برای تجزیه و تحلیل داده‌ها ارائه می‌دهند و نحوه استفاده از آن‌ها را به‌خوبی توضیح می‌دهند.
در نهایت، کتاب خواندن و نوشتن داده ها با کتابخانه پانداز (Pandas) به روش‌های تجسم داده‌ها با استفاده از کتابخانه Matplotlib می‌پردازد. در اینجا، خوانندگان یاد می‌گیرند که چگونه می‌توانند داده‌های خود را به صورت گرافیکی نمایش دهند و از امکانات متنوع Matplotlib برای سفارشی‌سازی نمودارها استفاده کنند.
نظرات
هیچ دیدگاهی نوشته نشده است.