Pandas 在数据科学产业中的应用

原文：https://www.studytonight.com/pandas/application-of-pandas-in-data-science-industry

在生活中做任何事情时，拥有知识和知道何时、何地以及如何使用这些知识一样重要。一个具体的知识应用的想法是使你擅长任何事情的关键。在本教程中，我们列出了 Pandas 可以应用的不同领域，以及现实世界中你会发现自己使用 Pandas 的各个地方。这个列表将帮助你确定不同的行业和他们的部门，你可以申请 Pandas。我们开始吧。

Pandas 的不同应用

这份清单将涵盖相当多的行业和 Pandas 应用的领域。

1.在线平台上的推荐系统:

在网飞或 Spotify 等任何媒体频道上播放流媒体时，我们对这些网站提供的几乎总是贴近内心的推荐感到惊讶。这一切背后的魔力是深度学习。

有各种模型集，它们考虑到不同的标准并提供建议。这些系统是 Pandas 最广泛的应用之一。在大多数情况下，模型是用 python 编码的，当您在这些模型中处理过这样的数据时，pandas 是最好的库。

Pandas可以处理大量数据，这有助于它了解构建一个好的推荐系统所需的数据量。像mapping和GroupBy这样的功能有助于使这些推荐系统可行。

2.经济学:

数据分析是经济学不变的需求，因为它总是在变化。需要对数据进行分析，以创建模式和趋势，然后对这些模式和趋势进行分析和解释，以了解各个部门的经济状况，这对经济学家来说极其重要。

许多现代经济学家已经开始研究 Pandas 和 Python 来处理庞大的数据集，而 T2 解释了这些数据。Pandas 有大量的内置工具和功能，使它成为高效的软件包。

像文件处理和数据帧这样的工具对于访问数据和操纵数据以获得我们想要的结果非常有用。Pandas 的这些应用帮助世界各地的经济学家取得了他们以前无法做到的突破和研究。

3.神经科学:

自古以来，了解我们的大脑(以及整个神经系统)是如何工作的一直是医生们未能实现的愿望，因为他们相信这将有助于发现我们身体所拥有的许多奥秘的答案。

机器学习在 Pandas 众多应用的推动下，对这个领域帮助很大。Pandas 巨大的数据处理能力再次发挥了巨大的作用。他们帮助汇编了大量数据，并对其进行了分析，产生了对神经科学家来说相当重要的结果。

4.股票预测:

世界上很少有东西像股票市场一样波动。这确实是世界上最大的数据集之一。虽然预测股市的变化几乎是不可能的，但是在 Pandas 的正确应用和 MatPlotLib 和 NumPy 等少数库的帮助下，你可以很容易地制作出可以预测(在很大程度上)股市结果的模型。

这是可能的，因为我们有大量的关于股票先前行为的数据，这些数据告诉系统它们的行为是相互独立的。通过学习这些行为和动作，一个好的模型将能够相当准确地预测你的下一步应该是什么。

5.广告:

随着 21 世纪的到来，没有一个领域比市场营销更进步了。广告变得越来越个性化。这一变化再次受到深度学习和机器学习的推动。

6.统计分析:

统计本身意味着处理大量的数据。因此，像 Pandas 这样的库能够以各种方式提供帮助，因为它基本上处理各种形式的数据处理及其功能。均值、中值和模式的基本功能在基于统计执行计算时非常有用。Pandas 还有很多其他的功能可以帮助你在统计中获得更好的结果。

7.自然语言处理:

现在一个非常常见的流行语，自然语言处理，或者说自然语言处理，已经以一种时尚的方式向世界宣告了它的到来。这个概念的主要目的是帮助计算机理解正常的人类语言和它所具有的各种细微差别。这是一个相当难完成的任务，但是有 Pandas 和 Scikit-Learn 一起为您服务，您可以为 NLP 创建一个基本模型，稍后您可以增强它。您可以使用各种函数和其他库来帮助您。

8.分析:

分析无处不在。无论你想分析一个网站还是分析任何其他平台，Pandas 都可以帮助你做到这一切。其高效的数据处理能力和动态数据操作，加上其惊人的可视化能力，在帮助 it 在这一领域占据优势方面发挥了巨大作用。

9.数据科学:

我们讨论的大多数例子都是数据科学的一部分。它是一个巨大的保护伞，涵盖了数据分析、处理和操纵的所有领域。因此，几乎所有 Pandas 的申请都属于它。

10.大数据:

Python 与 Spark 和 Hadoop 有很好的联系。因此 Pandas 也可以使用大数据。

结论:

我们希望通过阅读上面给出的例子，你现在已经了解了 Pandas 可以应用于我们日常生活的各个领域。你现在知道了在 Pandas 中如何运用你所有的知识，也很好地理解了它的真正力量。如果您还有任何疑问，请在下面的评论区提问。