파이썬 배포판은 가장 일반적으로 사용되는 패키지 및 도구와 함께 언어 자체를 제공합니다. 이 다운로드 가능한 파일은 거의 구성이 필요하지 않으며 거의 모든 설정에서 작업하며 일반적으로 사용되는 모든 과학 파이썬 도구를 제공합니다. 팬더 디렉토리 (당신이 git 리포지토리를 복제 한 후이 파일을 발견 한 동일한 것)에서 실행 : 이러한 원칙의 대부분은 자주 다른 언어 / 과학 연구 환경을 사용하여 경험 단점을 해결하기 위해 여기에 있습니다. 데이터 과학자의 경우, 데이터 로고를 작업하는 것은 일반적으로 여러 단계로 나뉩니다: 데이터 를 녹이고 청소하고, 분석/모델링한 다음, 분석 결과를 플로팅 또는 표형 표시에 적합한 형식으로 구성합니다. 팬더는 이러한 모든 작업에 이상적인 도구입니다. 또는 어쩌면 팬더를 사용하여 당신은 당신의 자신의 아이디어를 가지고 또는 문서에서 뭔가를 찾고 `이 개선 될 수 있습니다`생각 … 당신은 그것에 대해 뭔가를 할 수 있습니다! 이 프로젝트의 기여자 및 메인테이너로서 귀하는 팬더의 행동 강령을 준수해야 합니다. 자세한 내용은 에서 찾을 수 있습니다: 행동 핍의 기여자 코드는 파이썬 패키지 인덱스에 액세스, PyPI, 이는 거의 저장 200,000 프로젝트와 말했다 프로젝트의 모든 이전 릴리스. 리포지토리는 이전 버전을 유지하므로 버전에 고정하고 충돌을 일으키는 업데이트에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

Pip는 로컬 virtualenv 또는 가상 환경에 패키지를 설치할 수도 있습니다. 대부분의 개발 토론은 이 리포지토리의 github에서 진행됩니다. 또한 팬더 개발 메일링 리스트는 전문적인 토론이나 디자인 문제에도 사용할 수 있으며 Gitter 채널은 빠른 개발 관련 질문에 사용할 수 있습니다. Anaconda는 Windows, Mac 및 Linux에서 작동하며 1,500개 이상의 파이썬/R 패키지를 제공하며 1,500만 명 이상이 사용하고 있습니다. 아나콘다 라이트 버전, 미니 콘다, 여전히 콘다 패키지 관리자에 대 한 액세스를 제공 합니다. 팬더 코드베이스 작업을 시작 하려는 경우 GitHub “문제” 탭으로 이동 하 고 흥미로운 문제를 통해 보고 시작. 문서 아래에 나열된 여러 가지 문제와 시작할 수 있는 좋은 첫 번째 문제가 있습니다. pandas는 쉽고 직관적인 구조화(테이블, 다차원, 잠재적으로 이질적인) 및 타임계 데이터로 작업할 수 있도록 설계된 빠르고 유연하며 표현력이 있는 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지입니다. 그것은 파이썬에서 실제, 실제 데이터 분석을 수행하기위한 기본적인 높은 수준의 빌딩 블록이 될 것을 목표로하고있다. 또한, 그것은 모든 언어로 사용할 수있는 가장 강력하고 유연한 오픈 소스 데이터 분석 / 조작 도구가되는 광범위한 목표를 가지고있다. 이 목표를 향해 이미 잘 가고 있습니다. 또한 버그 보고서를 재현하거나 버전 번호 또는 재생 지침과 같은 중요한 정보를 요청하는 등의 문제를 분류할 수도 있습니다.

문제를 해결하려면 CodeTriage에서 팬더를 구독하는 것이 가장 쉬운 방법입니다. 팬더에 대한 작업은 2008 년에 AQR (양적 헤지 펀드)에서 시작하여 그 이후로 활발한 개발을 진행하고 있습니다. 팬더 – 개발 / 팬더의 새로운 릴리스의 알림을 원하십니까? 소스 코드는 현재 GitHub에서 호스팅됩니다: https://github.com/pandas-dev/pandas 파이썬은 붙이온 패키지 관리 시스템인 pip와 함께 제공됩니다. Pip는 공식 패키지를 설치, 업데이트 또는 삭제할 수 있습니다. 팬더가 잘하는 몇 가지 는 팬더, 시리즈 (1 차원) 및 DataFrame (2 차원)의 두 가지 기본 데이터 구조는 금융, 통계, 사회 과학 및 엔지니어링 분야의 일반적인 사용 사례의 대부분을 처리합니다. R 사용자의 경우 DataFrame은 R의 data.frame이 제공하는 모든 것을 제공합니다.