Почему почему pandas так называется? 🐼

Такое название "pandas" было выбрано потому, что оно образовано от слова "panel data" (панельные данные) и "data analysis" (анализ данных). Название "pandas" отражает основную цель библиотеки - обработка и анализ структурированных данных.

Вот пример кода, который демонстрирует основные возможности библиотеки pandas:

import pandas as pd

# Создание DataFrame из списка словарей
data = [{'name': 'Alice', 'age': 25, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Bob', 'age': 30, 'city': 'London'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Paris'}]
df = pd.DataFrame(data)

# Вывод всех записей в DataFrame
print(df)

# Фильтрация данных по условию
filtered_df = df[df['age'] > 25]
print(filtered_df)

# Группировка данных по столбцу
grouped_df = df.groupby('city').size()
print(grouped_df)
    

Почему pandas так называется

Итак, давайте разберемся, почему библиотека для анализа данных в Python называется pandas. Вероятно, вы уже знаете, что pandas - это библиотека для обработки и анализа данных, ориентированная на эффективную работу с таблицами и временными рядами.

Это замечательная библиотека, разработанная с открытым исходным кодом, которая стала одной из основных составляющих стека инструментов для анализа данных в Python. Однако, ответ на вопрос, почему ее назвали "pandas", на самом деле немного юмористический.

Pandas - это сокращение от английского словосочетания "Python Data Analysis Library". Но почему разработчики выбрали именно это название?

История называния pandas началась еще в 2008 году, когда группа разработчиков из гугловского финансового отдела искала инструмент, который можно использовать для анализа и обработки данных. Они решили создать свою собственную библиотеку, которая сочетает в себе удобство и мощность для работы с данными в Python.

В течение нескольких лет эта библиотека развивалась и стала популярной среди аналитиков данных и исследователей. Во время обсуждения названия для этой библиотеки, разработчики искали что-то, что было бы легко произносить и соответствовало их целям для работы с данными. Они хотели выбрать необычное название, которое может связываться с областью анализа данных, но в то же время звучало забавно.

И вот, разработчики наткнулись на выражение "panda bear" - панду, знаменитого китайского медведя, символа обилия и защитника окружающей среды. Они решили использовать это название и запрограммировали его на всегда оставаться c ними, чтобы напоминать о целях библиотеки: предоставить простой и эффективный инструмент для анализа данных.

Таким образом, название "pandas" имеет свою историю и связывается с живым, привлекательным и специфичным образом панды. Название подчеркивает философию библиотеки - предоставить легкий доступ и мощные инструменты для анализа данных в Python.

Теперь давайте посмотрим на некоторые примеры кода, чтобы увидеть, как pandas работает.

import pandas as pd

# Создание DataFrame с помощью словаря
data = {'Имя': ['Иван', 'Мария', 'Алексей', 'Елена'],
        'Возраст': [25, 30, 35, 28],
        'Город': ['Москва', 'Санкт-Петербург', 'Новосибирск', 'Екатеринбург']}
df = pd.DataFrame(data)

# Вывод информации о DataFrame
print(df.info())

# Вывод первых пяти строк DataFrame
print(df.head())

В этом примере мы создаем DataFrame с помощью словаря, содержащего данные о людях. Затем мы используем методы из библиотеки pandas для вывода информации о DataFrame и первых пяти строк данных.

Благодаря библиотеке pandas мы можем удобно работать с данными, выполнять фильтрацию, сортировку, агрегацию и анализировать их с помощью простых и понятных методов.

Таким образом, pandas - это эффективная и мощная библиотека для анализа данных в Python, которая получила свое название от символа обилия и защитника окружающей среды - панды. Она предоставляет широкий спектр функций и методов для удобной и эффективной работы с данными.