Pakete

Entwicklung mit Python für Fortgeschrittene

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer

Module sind Python-Dateien

Modul = Python-Datei
Jeder kann eine Python-Datei erstellen!

Code-Datei auf einem Laptop

Pakete

Eine Sammlung von Modulen = Paket
- Auch Bibliothek genannt
Für alle zugänglich und kostenlos
Wird über PyPi heruntergeladen
Kann anschließend importiert und wie Module genutzt werden.

Großer Karton

¹ https://pypi.org/

Ein Paket installieren

Terminal / Eingabeaufforderung
```
python3 -m pip install <package_name>
```
python3 führt Python-Code vom Terminal aus
pip: Bevorzugtes Installationsprogramm

Codierungsterminal

Ein Paket installieren

python3 -m pip install pandas

pandas logo

Paket für Datenbearbeitung und -analyse

Importieren mit einem Alias

# Import pandas
import pandas

Benutze einen Alias, kürzeren Code zu schreiben.

# Import pandas using an alias
import pandas as pd

Erstellen eines DataFrame

# Sales dictionary
sales = {"user_id": ["KM37", "PR19", "YU88"],
         "order_value": [197.75, 208.21, 134.99]}


# Convert to a pandas DataFrame
sales_df = pd.DataFrame(sales)


print(sales_df)

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99

Lesen einer CSV-Datei

# Reading in a CSV file in our current directory
sales_df = pd.read_csv("sales.csv")


# Checking the data type
print(type(sales_df))

pandas.core.frame.DataFrame

Vorschau einer Datei

# DataFrame method to preview the first five rows
print(sales_df.head())

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99
3    NT43       153.54        
4    IW06       379.47

Die Datei-Informationen prüfen

# Checking the file info
print(sales_df.info())

RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column       Non-Null Count  Dtype  
<hr />  ------       --------------  -----  
 0   user_id      3 non-null      object 
 1   order_value  3 non-null      float64
dtypes: float64(1), object(1)
memory usage: 180.0+ bytes

Funktionen versus Methoden

# This is a built-in function
print(sum([1, 2 ,3, 4, 5]))

Funktion = Code, um eine Aufgabe zu erledigen

# This is a pandas function
sales_df = pd.DataFrame(sales)

.head() funktioniert nur mit pandas-dataframes.

# This is a method
print(sales_df.head())

  user_id  order_value
0    KM37       197.75
1    PR19       208.21
2    YU88       134.99
3    NT43       153.54        
4    IW06       379.47

Methode = eine Funktion, die spezifisch für einen bestimmten Datentyp ist.

Lass uns üben!

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