Pandas

Pandas
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Schermata di esempio
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GenereAnalisi dei dati
SviluppatoreWes McKinney, J. Brock Mendel, Joris Van den Bossche e Jeff Reback
Data prima versione11 gennaio 2008
Ultima versione3.1.0 (22 ottobre 2026)
Sistema operativoMultipiattaforma
LinguaggioPython
LicenzaBSD modificata
(licenza libera)
Linguainglese
Sito webpandas.pydata.org

Pandas è una libreria software scritta per il linguaggio di programmazione Python per la manipolazione e l'analisi dei dati. In particolare, offre strutture dati e operazioni per manipolare tabelle numeriche e serie temporali. È un software libero distribuito sotto la licenza BSD a tre clausole. Il nome deriva dal termine "panel data", termine econometrico per set di dati che include osservazioni su più periodi di tempo per gli stessi individui.

Storia

Wes McKinney ha iniziato a lavorare su Pandas nel 2008 mentre era impiegato presso AQR Capital Management per la necessità di avere uno strumento flessibile e ad alte prestazioni per eseguire analisi quantitative su dati finanziari.

Prima di lasciare AQR è stato in grado di convincere il management a permettergli di rendere open source la libreria.

Un altro impiegato AQR, Chang She, si è unito allo sforzo nel 2012 come secondo maggior contributore alla libreria.

Esempi

Curve

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() # Return cumulative sum over a DataFrame or Series axis
df.plot()
plt.show()

Grafici a barre

df = pd.DataFrame(np.random.rand(10, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.bar(stacked=True)
plt.show()

Trama scatola (Box plot)

df = pd.DataFrame(np.random.rand(7, 5), columns=list('ABCDE'))
df.plot.box()
plt.show()

Histogram

data = pd.Series(np.random.normal(size=100))
data.hist(grid=False)
plt.show()

Note

  1. ↑ Pandas License, su github.com.
  2. ↑ License – Package overview – pandas 0.21.1 documentation, su pandas, 12 dicembre 2017. URL consultato il 13 dicembre 2017.
  3. ↑ Wes McKinney, pandas: a Foundational Python Library for Data Analysis and Statistics (PDF), su dlr.de, 2011. URL consultato il 2 agosto 2018.

Bibliografia

Voci correlate

Altri progetti

Collegamenti esterni

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