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Comment exécuter un panda dans un cahier Jupyter ?
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Vidéo: Comment exécuter un panda dans un cahier Jupyter ?

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Vidéo: How to Install Pandas in Jupyter Notebook on Anaconda | Run first program | Updated 2023 2024, Peut
Anonim

Pour commencer à utiliser votre nouvel environnement, cliquez sur l'onglet Environnements. Cliquez sur le bouton fléché à côté de Pandas nom de l'environnement. Dans la liste qui apparaît, sélectionnez l'outil à utilisation ouvrir Pandas : Terminal, Python, IPython , ou Cahier Jupyter.

De ce fait, comment utilisez-vous les pandas dans le cahier Jupyter ?

Importer des pandas dans une Cahier Jupyter Rouvrez votre carnet et créez une nouvelle cellule en haut. Là, nous allons importer les pandas bibliothèque pour utilisation dans notre scénario. Tapez ce qui suit et appuyez à nouveau sur le bouton de lecture. S'il ne se passe rien, tant mieux.

De même, comment utilisez-vous les pandas en Python ? Lorsque vous souhaitez utiliser Pandas pour l'analyse de données, vous l'utiliserez généralement de l'une des trois manières suivantes:

  1. Convertissez une liste, un dictionnaire ou un tableau Numpy de Python en un bloc de données Pandas.
  2. Ouvrez un fichier local à l'aide de Pandas, généralement un fichier CSV, mais peut également être un fichier texte délimité (comme TSV), Excel, etc.

Par la suite, la question est, comment puis-je exécuter un bloc-notes Jupyter ?

Pour lancer l'application Jupyter Notebook:

  1. Cliquez sur spot, tapez terminal pour ouvrir une fenêtre de terminal.
  2. Entrez dans le dossier de démarrage en tapant cd /some_folder_name.
  3. Tapez jupyter notebook pour lancer l'application Jupyter Notebook L'interface du notebook apparaîtra dans une nouvelle fenêtre ou un nouvel onglet du navigateur.

Les pandas sont-ils faciles à apprendre ?

Python est plus simple et plus modulaire que MATLAB dans ce domaine. Une fois que vous maîtrisez NumPy, Pandas est assez facile ramasser. Il étend tous les concepts NumPy aux données tabulaires où chaque colonne peut être d'un type de données différent (contrairement à un tableau où tous les éléments doivent être du même type de données).

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