Daftar Isi:

Bagaimana Anda menjalankan panda di notebook Jupyter?
Bagaimana Anda menjalankan panda di notebook Jupyter?

Video: Bagaimana Anda menjalankan panda di notebook Jupyter?

Video: Bagaimana Anda menjalankan panda di notebook Jupyter?
Video: Cara Install dan Pakai Jupyter Notebook 2024, April
Anonim

Untuk mulai menggunakan lingkungan baru Anda, klik tab Lingkungan. Klik tombol panah di sebelah Panda nama lingkungan. Dalam daftar yang muncul, pilih alat untuk menggunakan membuka Panda : Terminal, Python, IPython , atau Buku Catatan Jupyter.

Darinya, bagaimana Anda menggunakan panda di notebook Jupyter?

Impor panda menjadi Buku Catatan Jupyter Buka kembali Anda buku catatan dan buat sel baru di bagian atas. Di sana kita akan impor NS panda perpustakaan untuk menggunakan dalam naskah kami. Ketik berikut ini dan tekan tombol putar lagi. Jika tidak ada yang terjadi, itu bagus.

Demikian juga, bagaimana Anda menggunakan panda di Python? Saat Anda ingin menggunakan Pandas untuk analisis data, Anda biasanya akan menggunakannya dengan salah satu dari tiga cara berbeda:

  1. Konversi daftar Python, kamus, atau array Numpy ke bingkai data Pandas.
  2. Buka file lokal menggunakan Pandas, biasanya file CSV, tetapi bisa juga file teks yang dibatasi (seperti TSV), Excel, dll.

Selanjutnya, pertanyaannya adalah, bagaimana cara menjalankan notebook Jupyter?

Untuk meluncurkan Aplikasi Notebook Jupyter:

  1. Klik pada sorotan, ketik terminal untuk membuka jendela terminal.
  2. Masuk ke folder startup dengan mengetik cd /some_folder_name.
  3. Ketik jupyter notebook untuk meluncurkan Aplikasi Notebook Jupyter Antarmuka notebook akan muncul di jendela atau tab browser baru.

Apakah panda mudah dipelajari?

Python lebih sederhana dan lebih modular daripada MATLAB dalam hal ini. Setelah Anda menguasai NumPy, Panda cukup mudah untuk mengambil. Ini memperluas semua konsep NumPy ke data tabular di mana setiap kolom bisa dari tipe data yang berbeda (tidak seperti array di mana semua elemen harus dari tipe data yang sama).

Direkomendasikan: