pandas ist eine Programmbibliothek für Python zur Verarbeitung, Analyse und Darstellung von Daten. Insbesondere enthält sie Datenstrukturen und Operatoren für den Zugriff auf numerische Tabellen und Zeitreihen. pandas ist Freie Software, veröffentlicht unter der 3-Klausel-BSD-Lizenz. Der Name leitet sich von dem englischen Begriff panel data (Paneldaten) ab, einer ökonometrischen Bezeichnung für Datensätze, die Beobachtungen über mehrere Zeiträume für dieselbe Untersuchungseinheit enthalten.
Der Softwareentwickler Wes McKinney startete mit der Entwicklung 2008, als er ein Werkzeug für die Analyse von Finanzdaten bei AQR Capital brauchte. Bevor er die Firma verließ, überzeugte er seine Vorgesetzten, die Software quelloffen machen zu dürfen. Chang She, ein anderer AQR-Mitarbeiter, wurde 2012 Mitwirkender. Seit 2015 wird das Community-Projekt von NumFOCUS gesponsert und unterstützt.
Beispiele
Kurven:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 5), columns=list('ABCDE'))
df=df.cumsum()
df.plot()
plt.show()
Balkendiagramme:
df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.bar(stacked=True)
plt.show()
Boxplot:
df = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.box()
plt.show()
Histogramm:
data = pd.Series(np.random.normal(size=100)) data.hist(grid=False) plt.show()
Siehe auch
Weblinks
- Offizielle Website
- pandas – eine Bibliothek für tabellarische Daten Tutorial in deutscher Sprache
- Google Colaboratory: Quick Introduction to pandas. In: colab.research.google.com. Abgerufen am 29. Oktober 2018.
Einzelnachweise
- ↑ www.youtube.com.
- ↑ Release 3.0.3. 11. Mai 2026 (abgerufen am 12. Mai 2026).
- ↑ The py-pandas Open Source Project on Open Hub: Languages Page. In: Open Hub. (abgerufen am 14. Juli 2018).
