Series: ذخیره دادههای تکبعدی Series یکی از ساختارهای داده اصلی در Pandas است که برای ذخیرهسازی دادههای تکبعدی (مانند یک لیست یا آرایه) به همراه برچسبهای مربوطه (شاخص) استفاده میشود. ویژگیهای Series: ذخیرهسازی دادهها: Series میتواند انواع مختلفی از دادهها مانند اعداد، رشتهها، تاریخها و مقادیر بولی را ذخیره کند. برچسبگذاری: هر عنصر در Series […]
آرشیو دسته بندی: آموزش
نصب و راهاندازی Pandas در محیط پایتون Pandas به عنوان یک کتابخانه شخص ثالث، نیاز به نصب جداگانه در محیط پایتون شما دارد. روشهای مختلفی برای انجام این کار وجود دارد که در ادامه به بررسی دو روش متداول میپردازیم: 1. نصب Pandas با استفاده از pip: pip ابزاری محبوب برای مدیریت بستههای پایتون است. […]
تاریخچه و مزایای استفاده از Pandas تاریخچه Pandas Pandas در سال 2008 توسط Wes McKinney به عنوان یک کتابخانه منبع باز برای تجزیه و تحلیل داده ها در پایتون ایجاد شد. McKinney انگیزه خود را از نیاز به ابزاری برای کارآمدتر و آسانتر کردن کار با داده های بزرگ در پایتون بیان کرد. قبل از […]
سرفصل جامع آموزش Pandas Pandas یک کتابخانه قدرتمند و محبوب در پایتون برای تجزیه و تحلیل داده است که به شما امکان میدهد دادههای خود را به طور کارآمد دستکاری، تمیز و تحلیل کنید. در این سرفصل جامع، به بررسی مبانی Pandas، از جمله ساختار دادهها، توابع اصلی و کاربردهای آن در دنیای واقعی میپردازیم. […]
NumPy طیف گسترده ای از توابع را برای دستکاری و تغییر ساختار آرایه ها به منظور برآورده کردن نیازهای مختلف پردازش و تجزیه و تحلیل داده ارائه می دهد. در این بخش، به توابع دستکاری آرایه در NumPy می پردازیم. 1. تغییر شکل آرایه: np.reshape(): تغییر ابعاد آرایه بدون تغییر محتوای آن. arr.reshape(): مشابه np.reshape(), […]
NumPy، کتابخانهای برجسته برای محاسبات عددی در پایتون، نقشی حیاتی در شبیه سازی و مدلسازی پدیدههای علمی ایفا میکند. این کتابخانه به واسطه ارائه ابزارهای قدرتمند و کارآمد، به دانشمندان و محققان امکان میدهد تا مدلهای پیچیده علمی را به طور دقیق و کارآمد شبیهسازی کنند. قابلیتهای کلیدی NumPy برای شبیهسازی و مدلسازی علمی: ساختارهای […]
در این مثال، نحوه استفاده از NumPy برای شبیه سازی انتشار ویروس در یک جمعیت را بررسی می کنیم. فرض: ویروس با نرخ ثابتی بین افراد سرایت می کند. افراد آلوده برای مدت مشخصی مسری هستند و سپس بهبود می یابند. نرخ بهبودی ثابت است. هدف: شبیه سازی تعداد افراد آلوده، بهبود یافته و در […]
در این مثال، نحوه استفاده از NumPy برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های فروش را بررسی می کنیم. فرض کنید مجموعه داده های ما شامل ستون هایی برای نام محصول، قیمت واحد، تعداد واحدهای فروخته شده و تاریخ فروش است. هدف: محاسبه درآمد کل برای هر محصول شناسایی پرفروش ترین محصول از نظر تعداد […]
NumPy طیف گسترده ای از توابع ریاضی و آماری را برای انجام محاسبات و تجزیه و تحلیل داده ها بر روی آرایه ها ارائه می دهد. این توابع به شما امکان می دهد عملیات مختلفی مانند محاسبه توابع ریاضی، آمار توصیفی، و ماتریس ها را به طور کارآمد بر روی آرایه های NumPy انجام دهید. […]
NumPy طیف گستردهای از توابع را برای ایجاد آرایههای آماده با مقادیر از پیش تعریف شده ارائه میدهد که میتوان از آنها برای صرفهجویی در زمان و کد در هنگام کار با دادههای تکراری یا الگوبندی شده استفاده کرد. در اینجا چند نمونه از توابع رایج برای تولید آرایههای آماده در NumPy آورده شده است: […]