{"id":1779,"date":"2023-07-25T00:37:40","date_gmt":"2023-07-25T00:37:40","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-als-pd-importieren\/"},"modified":"2023-07-25T00:37:40","modified_gmt":"2023-07-25T00:37:40","slug":"pandas-als-pd-importieren","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/pandas-als-pd-importieren\/","title":{"rendered":"Der einfachste weg, pandas in python zu verwenden: pandas im pd-format importieren"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Pandas<\/strong> ist eine Open-Source-Datenanalysebibliothek, die auf der Programmiersprache Python basiert.<\/span><\/p>\n

Die gebr\u00e4uchlichste Methode zum Importieren von Pandas in Ihre Python-Umgebung ist die Verwendung der folgenden Syntax:<\/span><\/p>\n

 import<\/span> pandas as<\/span> pd\n<\/strong><\/pre>\n
 Der Import-Pandas-<\/strong> Teil des Codes weist Python an, die Pandas-Datenanalysebibliothek in Ihre aktuelle Umgebung zu integrieren.<\/span><\/p>\n
 Der as pd-<\/strong> Teil des Codes weist Python dann an, Pandas den Alias pd<\/strong> zu geben. Dadurch k\u00f6nnen Sie Pandas-Funktionen verwenden, indem Sie einfach pd.function_name anstelle von pandas.function_name eingeben.<\/span><\/p>\n
 Sobald Sie Pandas importiert haben, k\u00f6nnen Sie die integrierten Funktionen zum Erstellen und Analysieren von Daten verwenden.<\/span><\/p>\n
 So erstellen Sie Serien und DataFrames<\/span><\/strong><\/h3>\n
 Die h\u00e4ufigsten Datentypen, mit denen Sie in Pandas arbeiten, sind Series<\/strong> und DataFrames<\/strong> .<\/span><\/p>\n
 1.Serie<\/strong><\/span><\/p>\n
 Eine Reihe ist ein eindimensionales Array. Der folgende Code zeigt, wie man mit Pandas schnell eine Serie erstellt:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#defineSeries<\/span>\nx = pd. Series<\/span> ([25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29])\n\n#displaySeries<\/span>\nprint<\/span> (x)\n\n0 25\n1 12\n2 15\n3 14\n4 19\n5 23\n6 25\n7 29\ndtype: int64\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 2. Datenrahmen<\/strong><\/span><\/p>\n
 Ein DataFrame ist ein zweidimensionales Array. Der folgende Code zeigt, wie Sie mit Pandas schnell einen DataFrame erstellen:<\/span><\/p>\n
 import<\/span> pandas as<\/span> pd<\/span>\n\n#define DataFrame<\/span>\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' points<\/span> ': [25, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],\n                   ' assists<\/span> ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n                   ' rebounds<\/span> ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#display DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n   points assists rebounds\n0 25 5 11\n1 12 7 8\n2 15 7 10\n3 14 9 6\n4 19 12 6\n5 23 9 5\n6 25 9 9\n7 29 4 12<\/strong><\/span><\/pre>\n
 M\u00f6gliche Fehler beim Importieren von Pandas<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Beim Importieren von Pandas k\u00f6nnen zwei m\u00f6gliche Fehler auftreten:<\/span><\/p>\n
 1. NameError: Name ‚pd‘ ist nicht definiert<\/strong><\/span><\/p>\n
 Ein Fehler, der auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n
 NameError<\/span> : name 'pd' is not defined\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Dies passiert, wenn Sie beim Importieren keinen Alias f\u00fcr Pandas angeben. Lesen Sie dieses Tutorial<\/a> , um zu erfahren, wie Sie diesen Fehler schnell beheben k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n
 2. Kein Modul namens Pandas<\/strong><\/span><\/p>\n
 Ein weiterer Fehler, der auftreten kann, ist:<\/span><\/p>\n
 no module name ' pandas<\/span> '\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Dies geschieht, wenn Python die Pandas-Bibliothek in Ihrer aktuellen Umgebung nicht erkennt. Lesen Sie dieses Tutorial<\/a> , um zu erfahren, wie Sie diesen Fehler beheben k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Wenn Sie mehr \u00fcber Pandas erfahren m\u00f6chten, schauen Sie sich die folgenden Ressourcen an:<\/span><\/p>\n
 Vollst\u00e4ndige Liste der Python-Statistikhandb\u00fccher<\/a>
 Online-Panda-Dokumentationsseite<\/a>
 Python f\u00fcr die Datenanalyse von Wes McKinney<\/a>
 Offizielle Panda-Twitter-Seite<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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