Cos'è pandas?

Pandas è una libreria open source per il linguaggio di programmazione Python, utilizzata per la manipolazione e l'analisi dei dati. È stata sviluppata per fornire strumenti flessibili e ad alte prestazioni per la gestione di dati strutturati e non strutturati.

A cosa serve pandas?

Pandas viene utilizzato per la manipolazione e l'analisi dei dati in Python. Offre una vasta gamma di funzionalità per la pulizia, la trasformazione, l'aggregazione e la visualizzazione dei dati. Pandas è particolarmente utile per la gestione di dati tabulari, come quelli presenti nei fogli di calcolo o nei database relazionali.

Caratteristiche principali di pandas

• Strutture dati flessibili: pandas offre una vasta gamma di strutture dati, tra cui Series (unidimensionale) e DataFrame (bidimensionale), per la gestione di dati strutturati e non strutturati.

• Pulizia dei dati: pandas offre funzionalità per la pulizia dei dati, come la rimozione dei valori mancanti e la gestione dei duplicati.

• Trasformazione dei dati: pandas offre funzionalità per la trasformazione dei dati, come la selezione di colonne e righe, la creazione di nuove colonne e la manipolazione dei dati.

• Aggregazione dei dati: pandas offre funzionalità per l'aggregazione dei dati, come la somma, la media e la mediana.

• Visualizzazione dei dati: pandas offre funzionalità per la visualizzazione dei dati, come la creazione di grafici e la rappresentazione dei dati in forma tabellare.

Esempio di sintassi per pandas

Per iniziare ad utilizzare pandas, è possibile installarlo con il seguente comando:

pip install pandas

Una volta installato, è possibile utilizzare i seguenti comandi di base per la gestione dei dati:

• Per creare un DataFrame: df = pd.DataFrame(data)
• Per selezionare una colonna: df['nome_colonna']
• Per selezionare una riga: df.loc[numero_riga]
• Per filtrare i dati: df[df['nome_colonna'] > valore]
• Per aggregare i dati: df.groupby('nome_colonna').agg({'nome_colonna': 'funzione_aggregazione'})