{"id":129,"date":"2020-11-03T09:36:44","date_gmt":"2020-11-03T09:36:44","guid":{"rendered":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/?post_type=chapter&#038;p=129"},"modified":"2020-12-29T18:35:36","modified_gmt":"2020-12-29T18:35:36","slug":"pandas-sissejuhatus","status":"publish","type":"chapter","link":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/chapter\/pandas-sissejuhatus\/","title":{"raw":"Sissejuhatus","rendered":"Sissejuhatus"},"content":{"raw":"Elame ajastul, kus kogutakse hulgaliselt erinevaid andmeid. \u00dchelt poolt sisaldab see n\u00e4iteks ohte privaatsusele, teiselt poolt aga annab v\u00f5imalusi \u00f5igemaid otsuseid teha. Otsustamiseks v\u00f5i ka lihtsalt millestki parema \u00fclevaate saamiseks tuleb andmeid m\u00f5istlikult t\u00f6\u00f6delda.\r\n\r\nAndmet\u00f6\u00f6tluseks on v\u00e4ga erinevaid vahendeid, millest selles materjalis kasutame Pythoni moodulit Pandas. Selle peamine arendaja oli Wes McKinney, kes alustas Pandase projektiga 2008. aastal. P\u00e4rast seda on Pandase moodul kogunud populaarsust ja see on \u00fcks tuntumaid Pythoni andmet\u00f6\u00f6tluse mooduleid.\r\n\r\nKuna Pandase kasutamise kohta eriti palju eestikeelseid materjale pole ja puudub v\u00e4ljakujunenud eestikeelset terminoloogiat, on materjalides kasutatud m\u00f5ningaid otsemugandusi, nt seeria (<em>Series<\/em>), andmefreim (<em>DataFrame<\/em>).\r\n\r\nMaterjalides tutvustatakse peamisi Pandase mooduli v\u00f5imalusi, kuid suurem t\u00e4helepanu p\u00f6\u00f6ratakse Pandase seeria ja andmefreimi tutvutamisele. Lisaks \u00f5petame ka andmete visualiseerimist Matplotlib ja Plotly moodulite abil. Materjali loomisel on kasutatud j\u00e4rgmisi programmide ja moodulite versioone:\r\n<ul>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Python 3.8.5<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Thonny 3.2.7<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Pandas 1.1.2<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Matplotlib 3.3.1<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Plotly 4.9.0<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Windows 10 ja MacOS<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<h2>Installeerimine<\/h2>\r\nVaatame, kuidas Thonnys installeerida Pythoni andmet\u00f6\u00f6tluseks m\u00f5eldud moodul pandas.\r\n\r\nInstalleerimise sammud:\r\n<ul>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Ava Thonny programm<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Vali \u00fclevalt men\u00fc\u00fcribalt <em>Tools<\/em><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Sealt vali <em>Manage packages\u2026<\/em><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Avaneb uus aken<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Sisesta otsinguribale <em>pandas<\/em><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Kl\u00f5psa nupul Find package from PyPI<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Kui avaneb Pandase informatsioon, kl\u00f5psa nupul <em>Install<\/em><\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">P\u00e4rast installeerimist ongi Thonny programmil moodul Pandas<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\">Kasutamiseks kirjuta <code class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"python\" data-enlighter-theme=\"bootstrap4\">import pandas as pd<\/code> programmi algusesse. Selleks, et kiiremini proovida Pandase funktsioone ja seeriate loomist, v\u00f5ib selle kirjutada ka otse k\u00e4sureale<\/li>\r\n<\/ul>\r\n<img class=\"alignnone wp-image-732 size-full\" src=\"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-content\/uploads\/sites\/18\/2020\/11\/gif_install1-1.gif\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"314\" \/>\r\n\r\n<span style=\"background-color: #f1c232\">\u00a0! <\/span><span style=\"background-color: #fff2cc\">\u00a0<strong>pd<\/strong> on levinud l\u00fchend Pandase kasutamiseks.<\/span>\r\n\r\nKui Te ei kasuta Thonnyt, siis v\u00f5ib pandase installeerimine olla m\u00f5nev\u00f5rra keerulisem. Windowsi k\u00e4surealt saab pandase installeerida k\u00e4suga <code>py -m pip install pandas<\/code>.\r\n\r\n<img class=\"alignnone wp-image-734 size-full\" src=\"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-content\/uploads\/sites\/18\/2020\/11\/gif_install2.gif\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"322\" \/>\r\n\r\nKoos Pandasega installitakse ka moodul NumPy. Tegelikult saaks pelgalt NumPy abiga andmeid t\u00f6\u00f6delda. Mooduliga NumPy saab soovi korral tutvuda NumPy materjalis.\r\n<h2>Andmestruktuurid<\/h2>\r\nPandase kohta leidub v\u00e4ga v\u00e4he eestikeelseid materjale ja terminoloogia on l\u00fcnklik. Kasutame siin materjalides ingliskeelseid termineid ja nende toort\u00f5lkeid: <em>seeria<\/em>, <em>andmefreim<\/em> ja <em>paneel<\/em>.\r\n\r\nPandases on andmete hoidmiseks 3 p\u00f5hilist andmestruktuuri:\r\n<ul>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\"><em>Series<\/em> - seeria<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\"><em>DataFrame<\/em> - andmefreim<\/li>\r\n \t<li style=\"font-weight: 300\"><em>Panel<\/em> - paneel<\/li>\r\n<\/ul>\r\nEnimkasutatav andmestruktuur on andmefreim ning ka materjalides keskendutakse k\u00f5ige enam sellele. Esmalt aga tutvustame Pandase seeriat.","rendered":"<p>Elame ajastul, kus kogutakse hulgaliselt erinevaid andmeid. \u00dchelt poolt sisaldab see n\u00e4iteks ohte privaatsusele, teiselt poolt aga annab v\u00f5imalusi \u00f5igemaid otsuseid teha. Otsustamiseks v\u00f5i ka lihtsalt millestki parema \u00fclevaate saamiseks tuleb andmeid m\u00f5istlikult t\u00f6\u00f6delda.<\/p>\n<p>Andmet\u00f6\u00f6tluseks on v\u00e4ga erinevaid vahendeid, millest selles materjalis kasutame Pythoni moodulit Pandas. Selle peamine arendaja oli Wes McKinney, kes alustas Pandase projektiga 2008. aastal. P\u00e4rast seda on Pandase moodul kogunud populaarsust ja see on \u00fcks tuntumaid Pythoni andmet\u00f6\u00f6tluse mooduleid.<\/p>\n<p>Kuna Pandase kasutamise kohta eriti palju eestikeelseid materjale pole ja puudub v\u00e4ljakujunenud eestikeelset terminoloogiat, on materjalides kasutatud m\u00f5ningaid otsemugandusi, nt seeria (<em>Series<\/em>), andmefreim (<em>DataFrame<\/em>).<\/p>\n<p>Materjalides tutvustatakse peamisi Pandase mooduli v\u00f5imalusi, kuid suurem t\u00e4helepanu p\u00f6\u00f6ratakse Pandase seeria ja andmefreimi tutvutamisele. Lisaks \u00f5petame ka andmete visualiseerimist Matplotlib ja Plotly moodulite abil. Materjali loomisel on kasutatud j\u00e4rgmisi programmide ja moodulite versioone:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 300\">Python 3.8.5<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Thonny 3.2.7<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Pandas 1.1.2<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Matplotlib 3.3.1<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Plotly 4.9.0<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Windows 10 ja MacOS<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Installeerimine<\/h2>\n<p>Vaatame, kuidas Thonnys installeerida Pythoni andmet\u00f6\u00f6tluseks m\u00f5eldud moodul pandas.<\/p>\n<p>Installeerimise sammud:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 300\">Ava Thonny programm<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Vali \u00fclevalt men\u00fc\u00fcribalt <em>Tools<\/em><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Sealt vali <em>Manage packages\u2026<\/em><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Avaneb uus aken<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Sisesta otsinguribale <em>pandas<\/em><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Kl\u00f5psa nupul Find package from PyPI<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Kui avaneb Pandase informatsioon, kl\u00f5psa nupul <em>Install<\/em><\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">P\u00e4rast installeerimist ongi Thonny programmil moodul Pandas<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\">Kasutamiseks kirjuta <code class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"python\" data-enlighter-theme=\"bootstrap4\">import pandas as pd<\/code> programmi algusesse. Selleks, et kiiremini proovida Pandase funktsioone ja seeriate loomist, v\u00f5ib selle kirjutada ka otse k\u00e4sureale<\/li>\n<\/ul>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-732 size-full\" src=\"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-content\/uploads\/sites\/18\/2020\/11\/gif_install1-1.gif\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"314\" \/><\/p>\n<p><span style=\"background-color: #f1c232\">\u00a0! <\/span><span style=\"background-color: #fff2cc\">\u00a0<strong>pd<\/strong> on levinud l\u00fchend Pandase kasutamiseks.<\/span><\/p>\n<p>Kui Te ei kasuta Thonnyt, siis v\u00f5ib pandase installeerimine olla m\u00f5nev\u00f5rra keerulisem. Windowsi k\u00e4surealt saab pandase installeerida k\u00e4suga <code>py -m pip install pandas<\/code>.<\/p>\n<p><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-734 size-full\" src=\"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-content\/uploads\/sites\/18\/2020\/11\/gif_install2.gif\" alt=\"\" width=\"478\" height=\"322\" \/><\/p>\n<p>Koos Pandasega installitakse ka moodul NumPy. Tegelikult saaks pelgalt NumPy abiga andmeid t\u00f6\u00f6delda. Mooduliga NumPy saab soovi korral tutvuda NumPy materjalis.<\/p>\n<h2>Andmestruktuurid<\/h2>\n<p>Pandase kohta leidub v\u00e4ga v\u00e4he eestikeelseid materjale ja terminoloogia on l\u00fcnklik. Kasutame siin materjalides ingliskeelseid termineid ja nende toort\u00f5lkeid: <em>seeria<\/em>, <em>andmefreim<\/em> ja <em>paneel<\/em>.<\/p>\n<p>Pandases on andmete hoidmiseks 3 p\u00f5hilist andmestruktuuri:<\/p>\n<ul>\n<li style=\"font-weight: 300\"><em>Series<\/em> &#8211; seeria<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\"><em>DataFrame<\/em> &#8211; andmefreim<\/li>\n<li style=\"font-weight: 300\"><em>Panel<\/em> &#8211; paneel<\/li>\n<\/ul>\n<p>Enimkasutatav andmestruktuur on andmefreim ning ka materjalides keskendutakse k\u00f5ige enam sellele. Esmalt aga tutvustame Pandase seeriat.<\/p>\n","protected":false},"author":17,"menu_order":1,"template":"","meta":{"pb_show_title":"on","pb_short_title":"","pb_subtitle":"","pb_authors":[],"pb_section_license":""},"chapter-type":[],"contributor":[],"license":[],"class_list":["post-129","chapter","type-chapter","status-publish","hentry"],"part":93,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/129","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters"}],"about":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/types\/chapter"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/users\/17"}],"version-history":[{"count":6,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/129\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":735,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/129\/revisions\/735"}],"part":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/parts\/93"}],"metadata":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapters\/129\/metadata\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=129"}],"wp:term":[{"taxonomy":"chapter-type","embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/pressbooks\/v2\/chapter-type?post=129"},{"taxonomy":"contributor","embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/contributor?post=129"},{"taxonomy":"license","embeddable":true,"href":"https:\/\/web.htk.tlu.ee\/digitaru\/tarkvara2\/wp-json\/wp\/v2\/license?post=129"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}