[{"text_idx": "#000000", "text": "Solvita: kiel instali pandojn en python per git"}, {"text_idx": "#000001", "text": "En la hodiau\u0306a mondo, trakti datumojn farig\u0302is esenca kapablo por programistoj kaj analizistoj. Unu potenca biblioteko kiu helpas fari datuman analizon estas pandoj, kiu estas konstruita aldone al la programlingvo Python. En c\u0302i tiu artikolo, ni rigardos kiel instali pandojn en Python uzante Git, komprenu la funkciadon de la biblioteko, kaj esploru diversajn funkciojn, kiuj helpos en niaj datum-analizaj taskoj. Do, ni plong\u0302u rekte en g\u0302i."}, {"text_idx": "#000002", "text": "Solvita: g\u0302isdatigi dosieron plurfoje en pandoj"}, {"text_idx": "#000003", "text": "G\u0302isdatigi dosieron plurfoje en Pandas estas decida bezono dum vi laboras kun grandaj datumaroj en la kampo de datuma analizo, datummanipulado kaj datumpurigado. Pandoj estas vaste uzata Python-biblioteko, kiu provizas facile uzeblajn datumstrukturojn kaj datum-analizajn ilojn, kiuj ebligas al uzantoj trakti diversajn dosierformatojn kiel CSV, Excel kaj SQL-datumbazoj."}, {"text_idx": "#000004", "text": "La c\u0302efa problemo, kiun ni fokusos pri trakti en c\u0302i tiu artikolo, estas kiel g\u0302isdatigi dosieron plurfoje uzante la Pandas-bibliotekon en Python. C\u0302i tio implikas legi la datumojn, fari necesajn modifojn au\u0306 s\u0302ang\u0302ojn, kaj poste reskribi la datumojn al la dosiero. Ni enprofundig\u0302os en c\u0302iun parton de la procezo, klarigante la implikitan kodon, kaj diskutante kelkajn bibliotekojn kaj funkciojn asociitajn kun c\u0302i tiu problemo."}, {"text_idx": "#000005", "text": "Solvita: python-pandoj movas la lastan kolumnon al la unua loko"}, {"text_idx": "#000006", "text": "La panda biblioteko de Python estas potenca kaj diverstalenta biblioteko por datummanipulado kaj analizo, precipe kiam oni laboras kun tabelaj datumoj en la formo de datumkadroj. Unu ofta operacio dum laborado kun datumkadroj estas rearang\u0302i la kolumnordon por konveni specifajn bezonojn. En c\u0302i tiu artikolo, ni koncentrig\u0302os pri kiel s\u0302ang\u0302i la lastan kolumnon al la unua pozicio en panda datumkadro. C\u0302i tio povas esti precipe utila kiam vi volas atentigi specifajn kolumnojn, precipe kiam la datumaro havas grandan nombron da kolumnoj."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Solvita: Fernet%3A Ne povas dec\u0302ifri s\u0302nurojn konservitajn en csv kun pandoj"}, {"text_idx": "#000008", "text": "Fernet estas simetria c\u0302ifrada biblioteko en Python, kiu provizas sekuran kaj facile uzeblan c\u0302ifradon por sentemaj datumoj. Unu ofta uzokazo por Fernet estas c\u0302ifri datumojn antau\u0306 konservi g\u0302in en CSV-dosiero, certigante ke nur rajtigitaj partioj povas aliri g\u0302in. Tamen, malc\u0302ifri c\u0302i tiujn c\u0302ifritajn s\u0302nurojn en CSV-dosiero povas esti iom malfacila, precipe kiam vi uzas Pandas-bibliotekon."}, {"text_idx": "#000009", "text": "En c\u0302i tiu artikolo, ni diskutos pri solvo al la problemo de malc\u0302ifri s\u0302nurojn konservitajn en CSV-dosiero uzante Fernet kaj Pandas. Ni provizos pas\u0302on post pas\u0302o klarigon pri la kodo, kaj enprofundig\u0302os en la koncernajn funkciojn kaj bibliotekojn implikitajn en la procezo."}, {"text_idx": "#000010", "text": "Solvita: uzu dict por anstatau\u0306igi mankantajn valorojn pandojn"}, {"text_idx": "#000011", "text": "En la mondo de datummanipulado kaj analizo, pritrakti mankantajn valorojn estas decida tasko. Pandoj, vaste uzata Python-biblioteko, permesas al ni efike administri mankantajn datumojn. Unu ofta aliro por trakti mankantajn valorojn implikas uzi vortarojn por mapi kaj anstatau\u0306igi tiujn valorojn. En c\u0302i tiu artikolo, ni diskutos kiel utiligi la potencon de Pandas kaj Python por uzi vortarojn por anstatau\u0306igi mankantajn valorojn en datumaro."}, {"text_idx": "#000012", "text": "Solvita: kiel konverti vorton al nombro en python-pandoj"}, {"text_idx": "#000013", "text": "En la hodiau\u0306a mondo, datummanipulado kaj analizo farig\u0302is decida parto de diversaj industrioj. Unu tia tasko, kiu ofte okazas, estas konverti vortojn al nombroj en datumaroj. C\u0302i tiu artikolo diskutos kiel la potenca biblioteko de Python, pandoj, povas esti uzata por plenumi c\u0302i tiun taskon efike. Ni esploros la pas\u0302ojn, kodon kaj konceptojn implikitajn en solvi c\u0302i tiun problemon, certigante ke vi ekkomprenas la procezon kaj povas efektivigi g\u0302in facile."}, {"text_idx": "#000014", "text": "Solvita: kiel preterlasi tagojn pandas daton"}, {"text_idx": "#000015", "text": "Modo kaj programado povas s\u0302ajni kiel du tute malsamaj mondoj, sed kiam temas pri datuma analizo kaj tendenca prognozo, ili povas bele kunig\u0302i. En c\u0302i tiu artikolo, ni esploros oftan problemon por datuma analizo en la moda industrio: preterlasi specifajn tagojn de pandaj dattempaj datumoj. C\u0302i tio povas esti precipe utila kiam oni analizas s\u0302ablonojn, tendencojn kaj vendajn datumojn. Ni trapasos pas\u0302on post pas\u0302o klarigon de la kodo, kaj diskutos pri diversaj bibliotekoj kaj funkcioj, kiuj helpos nin atingi nian celon."}, {"text_idx": "#000016", "text": "Solvita: tablo pandoj al postgresql"}, {"text_idx": "#000017", "text": "En la mondo de analizo kaj manipulado de datumoj, unu el la plej popularaj bibliotekoj de Python estas Pandoj. G\u0302i provizas diversajn potencajn ilojn por labori kun strukturitaj datumoj, faciligante manipuli, bildigi kaj analizi. Unu el la multaj taskoj kiujn datuma analizisto povas renkonti estas importi datumojn de a CSV dosiero en a PostgreSQL Datumbazo. En c\u0302i tiu artikolo, ni diskutos kiel efike kaj efike plenumi c\u0302i tiun taskon uzante ambau\u0306 Pandoj kaj la psikopg2 biblioteko. Ni ankau\u0306 esploros la malsamajn funkciojn kaj bibliotekojn implikitajn en c\u0302i tiu procezo, provizante ampleksan komprenon de la solvo."}, {"text_idx": "#000018", "text": "Solvita: aldonu plurajn kolumnojn al datumkadro se ne ekzistas pandoj"}, {"text_idx": "#000019", "text": "Pandas estas malfermfonta Python-biblioteko kiu disponigas alt-efikecajn, facile uzeblajn datumstrukturojn, kaj datumanalizajn ilojn. G\u0302i farig\u0302is elekto por programistoj kaj datumsciencistoj kiam temas pri manipulado kaj analizo de datumoj. Unu el la potencaj funkcioj provizitaj de Pandas estas krei kaj modifi datumkadrojn. En c\u0302i tiu artikolo, ni esploros la procezon aldoni plurajn kolumnojn al datumkadro se ili ne ekzistas, uzante pandas-bibliotekon. Ni trairos pas\u0302on post pas\u0302o klarigon de la kodo kaj plong\u0302os en rilatajn funkciojn, bibliotekojn kaj problemojn, kiujn vi eble renkontos survoje."}]