Что обозначает панда: что означает тату панда, фото

Содержание

что означает тату панда, фото

Татуировка за последние десятилетия стала очень популярна в нашей стране. Каждый человек, желающий чем- то отличиться, оставляет рисунок на теле в знак своей непохожести на остальных.

Перед желающим украсить себя встают несколько важных вопросов – какой именно образ нанести и какую часть тела задействовать. Большинство людей выбирают образ животных, так как такая наколка будет указывать на внутренние и внешние качества её хозяина.

Совсем недавно в моду вошла татуировка панды. Эти животные являются символом дружелюбия и радости. Известные как «бамбуковые медведи», они обитают на просторах Китая, а с середины 20 века стали его национальной эмблемой. Однако встретить их очень сложно, так как этот вид считается очень редким, в связи с чем занесён в Красную книгу. Несмотря на то, что панды – хищные животные, их рацион вегетарианский, в состав которого входят бамбук и некоторые другие растения.

Что может означать татуировка панда?

Изображение тату панды может быть совершенно разным, отчего значение её также меняется.

  • Бамбуковый мишка обладает хорошим нравом, поэтому в сочетании с яркими цветами он символизирует радость, дружелюбие и настраивает людей на позитив и добро.
  • Чёрная-белая панда – эмблема Всемирного фонда по охране животных, призывающая людей к борьбе за экологию и мотивирующая на добрые свершения.
  • Сочетание этого образа с другими важными азиатскими символами, такими как бамбук или лотос, вызывают у людей воспоминание о безмятежном детстве, заставляют улыбнуться. Они указывают на мудрость и открытость человека, нанёсшего такой рисунок.
  • Учитывая то, что панды питаются исключительно растительной пищей, значением тату может являться желание поддержать вегетарианство.

Выбор места нанесения не менее важный процесс, чем выбор рисунка. Удобнее всего сделать тату на спине, так как здесь много пространства для творчества. Поверхность этой части тела ровная и менее подвержена возрастному изменению.

Второе по популярности место – рука. Этот вариант самый безболезненный из всех. Чаще всего его выбирают мужчины. Сильный пол любит продемонстрировать свою красоту, а на руке рисунок всегда бросается в глаза.

Тату на лопатке может нанесена людям любого возраста. Это место имеет преимущества – наименее подвержено возрастным изменениям из-за того, что кожа достаточно близко расположена к кости. По этой же причине – процесс нанесения тату будет достаточно болезненным.

В связи с отсутствием большого количества мышц и преобладанием костей, рисунок на ноге делается редко. Процесс сопровождается сильной болью и длительной реабилитацией.

Тату панды хорошо смотрится на любом участке тела. Она подойдёт весёлому, добродушному и неординарному человеку. Образ вызывает много положительных эмоций и наводит только на хорошие мысли.

Татуировка панды: фото

А также - пара вариаций "злой" панды

Значение слова «панды»

Лексическое значение: определение

Общий запас лексики (от греч. Lexikos) — это комплекс всех основных смысловых единиц одного языка. Лексическое значение слова раскрывает общепринятое представление о предмете, свойстве, действии, чувстве, абстрактном явлении, воздействии, событии и тому подобное. Иначе говоря, определяет, что обозначает данное понятие в массовом сознании. Как только неизвестное явление обретает ясность, конкретные признаки, либо возникает осознание объекта, люди присваивают ему название (звуко-буквенную оболочку), а точнее, лексическое значение. После этого оно попадает в словарь определений с трактовкой содержания.

Словари онлайн бесплатно — открывать для себя новое

Словечек и узкоспециализированных терминов в каждом языке так много, что знать все их интерпретации попросту нереально. В современном мире существует масса тематических справочников, энциклопедий, тезаурусов, глоссариев. Пробежимся по их разновидностям:

  • Толковые Найти значение слова вы сможете в толковом словаре русского языка. Каждая пояснительная «статья» толкователя трактует искомое понятие на родном языке, и рассматривает его употребление в контенте.
    (PS: Еще больше случаев словоупотребления, но без пояснений, вы прочитаете в Национальном корпусе русского языка. Это самая объемная база письменных и устных текстов родной речи.) Под авторством Даля В.И., Ожегова С.И., Ушакова Д.Н. выпущены наиболее известные в нашей стране тезаурусы с истолкованием семантики. Единственный их недостаток — издания старые, поэтому лексический состав не пополняется.
  • Энциклопедические В отличии от толковых, академические и энциклопедические онлайн-словари дают более полное, развернутое разъяснение смысла. Большие энциклопедические издания содержат информацию об исторических событиях, личностях, культурных аспектах, артефактах. Статьи энциклопедий повествуют о реалиях прошлого и расширяют кругозор. Они могут быть универсальными, либо тематичными, рассчитанными на конкретную аудиторию пользователей. К примеру, «Лексикон финансовых терминов», «Энциклопедия домоводства», «Философия. Энциклопедический глоссарий», «Энциклопедия моды и одежды», мультиязычная универсальная онлайн-энциклопедия «Википедия».
  • Отраслевые Эти глоссарии предназначены для специалистов конкретного профиля. Их цель объяснить профессиональные термины, толковое значение специфических понятий узкой сферы, отраслей науки, бизнеса, промышленности. Они издаются в формате словарика, терминологического справочника или научно-справочного пособия («Тезаурус по рекламе, маркетингу и PR», «Юридический справочник», «Терминология МЧС»).
  • Этимологические и заимствований Этимологический словарик — это лингвистическая энциклопедия. В нем вы прочитаете версии происхождения лексических значений, от чего образовалось слово (исконное, заимствованное), его морфемный состав, семасиология, время появления, исторические изменения, анализ. Лексикограф установит откуда лексика была заимствована, рассмотрит последующие семантические обогащения в группе родственных словоформ, а так же сферу функционирования. Даст варианты использования в разговоре. В качестве образца, этимологический и лексический разбор понятия «фамилия»: заимствованно из латинского (familia), где означало родовое гнездо, семью, домочадцев.
    С XVIII века используется в качестве второго личного имени (наследуемого). Входит в активный лексикон. Этимологический словарик также объясняет происхождение подтекста крылатых фраз, фразеологизмов. Давайте прокомментируем устойчивое выражение «подлинная правда». Оно трактуется как сущая правда, абсолютная истина. Не поверите, при этимологическом анализе выяснилось, эта идиома берет начало от способа средневековых пыток. Подсудимого били кнутом с завязанными на конце узлом, который назывался «линь». Под линью человек выдавал все начистоту, под-линную правду.
  • Глоссарии устаревшей лексики Чем отличаются архаизмы от историзмов? Какие-то предметы последовательно выпадают из обихода. А следом выходят из употребления лексические определения единиц. Словечки, которые описывают исчезнувшие из жизни явления и предметы, относят к историзмам. Примеры историзмов: камзол, мушкет, царь, хан, баклуши, политрук, приказчик, мошна, кокошник, халдей, волость и прочие.
    Узнать какое значение имеют слова, которые больше не употребляется в устной речи, вам удастся из сборников устаревших фраз. Архаизмамы — это словечки, которые сохранили суть, изменив терминологию: пиит — поэт, чело — лоб, целковый — рубль, заморский — иностранный, фортеция — крепость, земский — общегосударственный, цвибак — бисквитный коржик, печенье. Иначе говоря их заместили синонимы, более актуальные в современной действительности. В эту категорию попали старославянизмы — лексика из старославянского, близкая к русскому: град (старосл.) — город (рус.), чадо — дитя, врата — ворота, персты — пальцы, уста — губы, влачиться — волочить ноги. Архаизмы встречаются в обороте писателей, поэтов, в псевдоисторических и фэнтези фильмах.
  • Переводческие, иностранные Двуязычные словари для перевода текстов и слов с одного языка на другой. Англо-русский, испанский, немецкий, французский и прочие.
  • Фразеологический сборник Фразеологизмы — это лексически устойчивые обороты, с нечленимой структурой и определенным подтекстом. К ним относятся поговорки, пословицы, идиомы, крылатые выражения, афоризмы. Некоторые словосочетания перекочевали из легенд и мифов. Они придают литературному слогу художественную выразительность. Фразеологические обороты обычно употребляют в переносном смысле. Замена какого-либо компонента, перестановка или разрыв словосочетания приводят к речевой ошибке, нераспознанному подтексту фразы, искажению сути при переводе на другие языки. Найдите переносное значение подобных выражений в фразеологическом словарике. Примеры фразеологизмов: «На седьмом небе», «Комар носа не подточит», «Голубая кровь», «Адвокат Дьявола», «Сжечь мосты», «Секрет Полишинеля», «Как в воду глядел», «Пыль в глаза пускать», «Работать спустя рукава», «Дамоклов меч», «Дары данайцев», «Палка о двух концах», «Яблоко раздора», «Нагреть руки», «Сизифов труд», «Лезть на стенку», «Держать ухо востро», «Метать бисер перед свиньями», «С гулькин нос», «Стреляный воробей», «Авгиевы конюшни», «Калиф на час», «Ломать голову», «Души не чаять», «Ушами хлопать», «Ахиллесова пята», «Собаку съел», «Как с гуся вода», «Ухватиться за соломинку», «Строить воздушные замки», «Быть в тренде», «Жить как сыр в масле».
  • Определение неологизмов Языковые изменения стимулирует динамичная жизнь. Человечество стремятся к развитию, упрощению быта, инновациям, а это способствует появлению новых вещей, техники. Неологизмы — лексические выражения незнакомых предметов, новых реалий в жизни людей, появившихся понятий, явлений. К примеру, что означает «бариста» — это профессия кофевара; профессионала по приготовлению кофе, который разбирается в сортах кофейных зерен, умеет красиво оформить дымящиеся чашечки с напитком перед подачей клиенту. Каждое словцо когда-то было неологизмом, пока не стало общеупотребительным, и не вошло в активный словарный состав общелитературного языка. Многие из них исчезают, даже не попав в активное употребление. Неологизмы бывают словообразовательными, то есть абсолютно новообразованными (в том числе от англицизмов), и семантическими. К семантическим неологизмам относятся уже известные лексические понятия, наделенные свежим содержанием, например «пират» — не только морской корсар, но и нарушитель авторских прав, пользователь торрент-ресурсов.
    Вот лишь некоторые случаи словообразовательных неологизмов: лайфхак, мем, загуглить, флэшмоб, кастинг-директор, пре-продакшн, копирайтинг, френдить, пропиарить, манимейкер, скринить, фрилансинг, хедлайнер, блогер, дауншифтинг, фейковый, брендализм. Еще вариант, «копираст» — владелец контента или ярый сторонник интеллектуальных прав.
  • Прочие 177+ Кроме перечисленных, есть тезаурусы: лингвистические, по различным областям языкознания; диалектные; лингвострановедческие; грамматические; лингвистических терминов; эпонимов; расшифровки сокращений; лексикон туриста; сленга. Школьникам пригодятся лексические словарники с синонимами, антонимами, омонимами, паронимами и учебные: орфографический, по пунктуации, словообразовательный, морфемный. Орфоэпический справочник для постановки ударений и правильного литературного произношения (фонетика). В топонимических словарях-справочниках содержатся географические сведения по регионам и названия. В антропонимических — данные о собственных именах, фамилиях, прозвищах.

Толкование слов онлайн: кратчайший путь к знаниям

Проще изъясняться, конкретно и более ёмко выражать мысли, оживить свою речь, — все это осуществимо с расширенным словарным запасом. С помощью ресурса How to all вы определите значение слов онлайн, подберете родственные синонимы и пополните свою лексику. Последний пункт легко восполнить чтением художественной литературы. Вы станете более эрудированным интересным собеседником и поддержите разговор на разнообразные темы. Литераторам и писателям для разогрева внутреннего генератора идей полезно будет узнать, что означают слова, предположим, эпохи Средневековья или из философского глоссария.

Глобализация берет свое. Это сказывается на письменной речи. Стало модным смешанное написание кириллицей и латиницей, без транслитерации: SPA-салон, fashion-индустрия, GPS-навигатор, Hi-Fi или High End акустика, Hi-Tech электроника. Чтобы корректно интерпретировать содержание слов-гибридов, переключайтесь между языковыми раскладками клавиатуры. Пусть ваша речь ломает стереотипы. Тексты волнуют чувства, проливаются эликсиром на душу и не имеют срока давности. Удачи в творческих экспериментах!

Проект how-to-all.com развивается и пополняется современными словарями с лексикой реального времени. Следите за обновлениями. Этот сайт помогает говорить и писать по-русски правильно. Расскажите о нас всем, кто учится в универе, школе, готовится к сдаче ЕГЭ, пишет тексты, изучает русский язык.

Значение слова «панду»

Лексическое значение: определение

Общий запас лексики (от греч. Lexikos) — это комплекс всех основных смысловых единиц одного языка. Лексическое значение слова раскрывает общепринятое представление о предмете, свойстве, действии, чувстве, абстрактном явлении, воздействии, событии и тому подобное. Иначе говоря, определяет, что обозначает данное понятие в массовом сознании. Как только неизвестное явление обретает ясность, конкретные признаки, либо возникает осознание объекта, люди присваивают ему название (звуко-буквенную оболочку), а точнее, лексическое значение. После этого оно попадает в словарь определений с трактовкой содержания.

Словари онлайн бесплатно — открывать для себя новое

Словечек и узкоспециализированных терминов в каждом языке так много, что знать все их интерпретации попросту нереально. В современном мире существует масса тематических справочников, энциклопедий, тезаурусов, глоссариев. Пробежимся по их разновидностям:

  • Толковые Найти значение слова вы сможете в толковом словаре русского языка. Каждая пояснительная «статья» толкователя трактует искомое понятие на родном языке, и рассматривает его употребление в контенте. (PS: Еще больше случаев словоупотребления, но без пояснений, вы прочитаете в Национальном корпусе русского языка. Это самая объемная база письменных и устных текстов родной речи.) Под авторством Даля В.И., Ожегова С.И., Ушакова Д.Н. выпущены наиболее известные в нашей стране тезаурусы с истолкованием семантики. Единственный их недостаток — издания старые, поэтому лексический состав не пополняется.
  • Энциклопедические В отличии от толковых, академические и энциклопедические онлайн-словари дают более полное, развернутое разъяснение смысла. Большие энциклопедические издания содержат информацию об исторических событиях, личностях, культурных аспектах, артефактах. Статьи энциклопедий повествуют о реалиях прошлого и расширяют кругозор. Они могут быть универсальными, либо тематичными, рассчитанными на конкретную аудиторию пользователей. К примеру, «Лексикон финансовых терминов», «Энциклопедия домоводства», «Философия. Энциклопедический глоссарий», «Энциклопедия моды и одежды», мультиязычная универсальная онлайн-энциклопедия «Википедия».
  • Отраслевые Эти глоссарии предназначены для специалистов конкретного профиля. Их цель объяснить профессиональные термины, толковое значение специфических понятий узкой сферы, отраслей науки, бизнеса, промышленности. Они издаются в формате словарика, терминологического справочника или научно-справочного пособия («Тезаурус по рекламе, маркетингу и PR», «Юридический справочник», «Терминология МЧС»).
  • Этимологические и заимствований Этимологический словарик — это лингвистическая энциклопедия. В нем вы прочитаете версии происхождения лексических значений, от чего образовалось слово (исконное, заимствованное), его морфемный состав, семасиология, время появления, исторические изменения, анализ. Лексикограф установит откуда лексика была заимствована, рассмотрит последующие семантические обогащения в группе родственных словоформ, а так же сферу функционирования. Даст варианты использования в разговоре. В качестве образца, этимологический и лексический разбор понятия «фамилия»: заимствованно из латинского (familia), где означало родовое гнездо, семью, домочадцев. С XVIII века используется в качестве второго личного имени (наследуемого). Входит в активный лексикон. Этимологический словарик также объясняет происхождение подтекста крылатых фраз, фразеологизмов. Давайте прокомментируем устойчивое выражение «подлинная правда». Оно трактуется как сущая правда, абсолютная истина. Не поверите, при этимологическом анализе выяснилось, эта идиома берет начало от способа средневековых пыток. Подсудимого били кнутом с завязанными на конце узлом, который назывался «линь». Под линью человек выдавал все начистоту, под-линную правду.
  • Глоссарии устаревшей лексики Чем отличаются архаизмы от историзмов? Какие-то предметы последовательно выпадают из обихода. А следом выходят из употребления лексические определения единиц. Словечки, которые описывают исчезнувшие из жизни явления и предметы, относят к историзмам. Примеры историзмов: камзол, мушкет, царь, хан, баклуши, политрук, приказчик, мошна, кокошник, халдей, волость и прочие. Узнать какое значение имеют слова, которые больше не употребляется в устной речи, вам удастся из сборников устаревших фраз. Архаизмамы — это словечки, которые сохранили суть, изменив терминологию: пиит — поэт, чело — лоб, целковый — рубль, заморский — иностранный, фортеция — крепость, земский — общегосударственный, цвибак — бисквитный коржик, печенье. Иначе говоря их заместили синонимы, более актуальные в современной действительности. В эту категорию попали старославянизмы — лексика из старославянского, близкая к русскому: град (старосл.) — город (рус.), чадо — дитя, врата — ворота, персты — пальцы, уста — губы, влачиться — волочить ноги. Архаизмы встречаются в обороте писателей, поэтов, в псевдоисторических и фэнтези фильмах.
  • Переводческие, иностранные Двуязычные словари для перевода текстов и слов с одного языка на другой. Англо-русский, испанский, немецкий, французский и прочие.
  • Фразеологический сборник Фразеологизмы — это лексически устойчивые обороты, с нечленимой структурой и определенным подтекстом. К ним относятся поговорки, пословицы, идиомы, крылатые выражения, афоризмы. Некоторые словосочетания перекочевали из легенд и мифов. Они придают литературному слогу художественную выразительность. Фразеологические обороты обычно употребляют в переносном смысле. Замена какого-либо компонента, перестановка или разрыв словосочетания приводят к речевой ошибке, нераспознанному подтексту фразы, искажению сути при переводе на другие языки. Найдите переносное значение подобных выражений в фразеологическом словарике. Примеры фразеологизмов: «На седьмом небе», «Комар носа не подточит», «Голубая кровь», «Адвокат Дьявола», «Сжечь мосты», «Секрет Полишинеля», «Как в воду глядел», «Пыль в глаза пускать», «Работать спустя рукава», «Дамоклов меч», «Дары данайцев», «Палка о двух концах», «Яблоко раздора», «Нагреть руки», «Сизифов труд», «Лезть на стенку», «Держать ухо востро», «Метать бисер перед свиньями», «С гулькин нос», «Стреляный воробей», «Авгиевы конюшни», «Калиф на час», «Ломать голову», «Души не чаять», «Ушами хлопать», «Ахиллесова пята», «Собаку съел», «Как с гуся вода», «Ухватиться за соломинку», «Строить воздушные замки», «Быть в тренде», «Жить как сыр в масле».
  • Определение неологизмов Языковые изменения стимулирует динамичная жизнь. Человечество стремятся к развитию, упрощению быта, инновациям, а это способствует появлению новых вещей, техники. Неологизмы — лексические выражения незнакомых предметов, новых реалий в жизни людей, появившихся понятий, явлений. К примеру, что означает «бариста» — это профессия кофевара; профессионала по приготовлению кофе, который разбирается в сортах кофейных зерен, умеет красиво оформить дымящиеся чашечки с напитком перед подачей клиенту. Каждое словцо когда-то было неологизмом, пока не стало общеупотребительным, и не вошло в активный словарный состав общелитературного языка. Многие из них исчезают, даже не попав в активное употребление. Неологизмы бывают словообразовательными, то есть абсолютно новообразованными (в том числе от англицизмов), и семантическими. К семантическим неологизмам относятся уже известные лексические понятия, наделенные свежим содержанием, например «пират» — не только морской корсар, но и нарушитель авторских прав, пользователь торрент-ресурсов. Вот лишь некоторые случаи словообразовательных неологизмов: лайфхак, мем, загуглить, флэшмоб, кастинг-директор, пре-продакшн, копирайтинг, френдить, пропиарить, манимейкер, скринить, фрилансинг, хедлайнер, блогер, дауншифтинг, фейковый, брендализм. Еще вариант, «копираст» — владелец контента или ярый сторонник интеллектуальных прав.
  • Прочие 177+ Кроме перечисленных, есть тезаурусы: лингвистические, по различным областям языкознания; диалектные; лингвострановедческие; грамматические; лингвистических терминов; эпонимов; расшифровки сокращений; лексикон туриста; сленга. Школьникам пригодятся лексические словарники с синонимами, антонимами, омонимами, паронимами и учебные: орфографический, по пунктуации, словообразовательный, морфемный. Орфоэпический справочник для постановки ударений и правильного литературного произношения (фонетика). В топонимических словарях-справочниках содержатся географические сведения по регионам и названия. В антропонимических — данные о собственных именах, фамилиях, прозвищах.

Толкование слов онлайн: кратчайший путь к знаниям

Проще изъясняться, конкретно и более ёмко выражать мысли, оживить свою речь, — все это осуществимо с расширенным словарным запасом. С помощью ресурса How to all вы определите значение слов онлайн, подберете родственные синонимы и пополните свою лексику. Последний пункт легко восполнить чтением художественной литературы. Вы станете более эрудированным интересным собеседником и поддержите разговор на разнообразные темы. Литераторам и писателям для разогрева внутреннего генератора идей полезно будет узнать, что означают слова, предположим, эпохи Средневековья или из философского глоссария.

Глобализация берет свое. Это сказывается на письменной речи. Стало модным смешанное написание кириллицей и латиницей, без транслитерации: SPA-салон, fashion-индустрия, GPS-навигатор, Hi-Fi или High End акустика, Hi-Tech электроника. Чтобы корректно интерпретировать содержание слов-гибридов, переключайтесь между языковыми раскладками клавиатуры. Пусть ваша речь ломает стереотипы. Тексты волнуют чувства, проливаются эликсиром на душу и не имеют срока давности. Удачи в творческих экспериментах!

Проект how-to-all.com развивается и пополняется современными словарями с лексикой реального времени. Следите за обновлениями. Этот сайт помогает говорить и писать по-русски правильно. Расскажите о нас всем, кто учится в универе, школе, готовится к сдаче ЕГЭ, пишет тексты, изучает русский язык.

описание, среда обитания, сколько живут

Панда или бамбуковый медведь отличается уникальным внешним видом и больше схожее с игрушкой, при этом размеры животного такие, что о них не скажешь, что они игрушечные. Трудно найти более интересное существо, которое бы отличалось такой откровенной неуклюжестью и таким откровенным обаянием. На самом деле панда не является таким уже простым животным. Этот мишка скрывался от ученых почти до второй половины позапрошлого века, поэтому они длительное время не могли понять, что это за животное и считали, что это большой енот.

В наше время большая панда или бамбуковый медведь считается национальным достоянием Китая, а его логотип украшает Всемирный фонд дикой природы.

Большая панда: описание

Большая панда представляет вид млекопитающего животного из семейства медвежьих и отряда хищных. Впервые этот зверь был описан Арманом Дэвидом только в 1869 году. Что касается Китая, то о существовании этого уникального животного знали местные жители и называли его «белый медведь». Китайцы так же называли в свое время это млекопитающее «медведь-кошкой».

Несмотря на то, что местные жители считали, что панда – это медведь, ученые долго не могли с этим согласиться. Виной всему оказалось уникальное строение зубной системы и слишком длинноватый, как для медведя, хвост. На протяжении многих лет ученые считали, что это енот, хотя и сравнительно большой.

Интересный факт! На сегодняшний день ученым известно о двух видах панд – большой и маленькой. Большая представляет семейство «медвежьи», а маленькая относится к семейству «псовые».

2008 год стал роковым для панды, поскольку ученые занялись исследованиями генетической информации. В результате проведенных исследований было доказано, что панда – это все же медведь, а ее ближайший родственник – это очковый медведь, родиной которого является Южная Америка.

Австралийский палеонтолог Э. Тенниус занялся более серьезным изучением этого животного и сделал интересные выводы. По 16 признакам ему удалось доказать, что панда – медведь, по 5 признакам, что это животное енот, а по 12 признакам, что это чисто индивидуальное животное, которое можно назвать большой пандой или бамбуковым медведем. На основании исследований американских ученых наука сделала вывод, что большая панда разошлась с линией развития медведей примерно 18 миллионов лет назад.

Внешний вид

Большая панда характеризуется тем, что имеет привычные, как для медведя размеры: вырастает она почти до 2-х метров и может весить около 160 кг. Голова у зверя круглая и массивная, а хвост короткий. На этом можно сказать, что типичность панды по отношению к медведям заканчивается и можно начинать перечислять индивидуальности.

Большая панда, как для медведя, характеризуется необычным окрасом шерстяного покрова. Расцветка этого животного настолько интересная, что панде лучше принимать участие в карнавальном шествии.

На сегодняшний день ученые не могут понять, с чем связан характер окраса тела. По мнению части специалистов – это маскировочная расцветка, поскольку изначально эти животные обитали высоко в горах, где много снега и круглый год. Наличие черно-белых пятен позволяло медведю маскироваться среди снега и скал.

Странная форма бакулюма. Бакулюм представляет кость полового члена, которая образовалась из соединительных тканей. Этот элемент имеется не только у панды, но и у других млекопитающих. Странно совсем другое – бакулюм направлен не вперед, а назад, при этом отличается S-образной формой.

Отличается иноходью, благодаря массивным плечам и увеличенной областью шеи, а также уменьшенными задними лапами. В связи с этим походка бамбукового медведя связана с неуклюжим своеобразием.

Строение челюстей так же своеобразное и связано оно с наличием широких коренных зубов, по сравнению с зубами обычных медведей. Челюсти достаточно мощные, чтобы употреблять в пищу весьма жесткие бамбуковые стебли.

Интересно знать! Стенки желудка у панды достаточно мощные, при этом на его стенках всегда находится толстый слой слизи. Подобное строение желудка помогает животному перетравливать грубую пищу растительного происхождения.

Необычное строение передних лап, что связано с наличием 6 пальцев. Пять пальцев держатся вместе, а один, шестой, смотрит в сторону и представляет «большой палец панды». Шестой палец, это не что иное, как отросток кости, с помощью которого медведь легко справляется с побегами бамбука и употребляет их в пищу.

Характер поведения и образ жизни

Большая панда – это животное, которое предпочитает вести скрытый образ жизни, поэтому о нем специалистам долго не удавалось ничего конкретного узнать. Настоящие проблемы начались тогда, когда бамбуковый медведь оказался на грани вымирания, как вид. В результате природоохранные органы забили тревогу и на государственном уровне была решена дальнейшая судьба этого животного: для него начали создавать заповедные зоны, находящиеся под охраной. После этого негативного фактора, панда оказалась у всех на виду и, человеку удалось узнать о ней много интересных фактов.

Большая панда отличается весьма спокойным нравом, при этом она представляет огромный комок благородства и важности. Перемещается она неторопливо, как бы хочет показать себя во всей красе, иногда с какой-то надменностью. У этого животного абсолютно миролюбивый нрав, но это совсем не означает, что у животного вообще нет чувства собственного достоинства. Панда всегда может за себя постоять, если ее спровоцировать.

Интересные факты! Бамбуковый медведь считается весьма уникальным животным, если обратить внимание на его позы. Он способен просто сидеть, как человек, опершись своей спиной к какому-либо предмету, опершись головой на свою лапу. Просто уникальное зрелище!

Большая панда не отличается подвижным образом жизни и многим кажется, что это животное чересчур ленивое. Некоторые шутят, что панда настолько ленивая, что у нее наблюдаются проблемы с размножением. Что касается настоящих причин, то эта ленивость связана с физиологической особенностью строения организма и пропитания. Поскольку основу рациона составляют побеги бамбука, то у нее создаются совсем не большие запасы питательных веществ, что требует разумного расхода энергии.

Чтобы пополнять запасы своего организма калориями, этому животному приходится есть почти 12 часов в сутки. После этого, насытившись, панда подбирает подходящее место и засыпает. Получается, что не большое количество калорий уходит на то, чтобы добыть пропитание, а на большее у нее калорий не хватает. Специалисты заметили, что при содержании в неволе, где проблем с едой не возникает, панда ведет себя более энергично.

Это животное, по сравнению с некоторыми видами медведей, не впадает в зимнюю спячку. Панда просто перебирается на зиму в места, где чуточку теплее.

Как правило, большие панды предпочитают жить по одиночке и лишь на период размножения они могут встречаться друг с дружкой без проблем, а все остальное время они ревностно охраняют свою территорию.

Подобный тип поведения, скорее всего, связан с тем, что на одном участке пандам прокормиться достаточно проблематично. Чтобы сформировать для себя логово, панда использует укрытия природного происхождения. Они умеют плавать, но воды боятся и без особой нужды в воду не полезут. От дождя всегда прячутся, и в бассейне купаться не будут, но при этом являются весьма чистоплотными животными.

Особенно привлекательными и уникальными считаются панды — мамы, у которых можно поучиться нежности и заботливости. Они играют со своим потомством, чтобы получить от этого удовольствие. Очень часто они их будят только для того, чтобы поиграть.

Большие панды больше молчаливые и без надобности не издают никаких звуков. Мало кто знает, что это животное способно издавать достаточно громкие звуки, особенно в состоянии перевозбуждения. От голоса этого животного могут дрожать стекла в здании.

Панды не проявляют враждебности, в том числе и по отношению к людям. Они быстро привыкают к человеку в молодом возрасте и запоминают свою кличку.

Продолжительность жизни

В природной среде обитания редкие особи доживают до 20-летия. Находясь в зоопарках, их продолжительность жизни достигает 30 лет, а то и больше.

Большая ПАНДА - животное из красной книги National Geographic документальный фильм BBC


Watch this video on YouTube

Виды большой панды

На сегодняшний день ученые определились с двумя подвидами большой панды. Это:

  • Ailuropoda melanoleuca – это подвид, который обитает исключительно в провинции Сычуань, что в Китае.
  • Ailuropoda melanoleuca ginlingensis можно рассматривать, как самостоятельный подвид, который был выделен лишь в 2005 году. Ареал обитания подвида распространяется на горы Циньлин, что на западе Китая. Имеет меньшие габариты, а окрас подвида коричневый с белым, вместо черного с белым. Окрас животного связан с особенностями мест обитания, а также рациона питания.

Природные места обитания

Ареал обитания панды большой распространяется на такие провинции Китая, как Ганьсу, Сычуань и Шеньси, при этом животное встречается исключительно в горных районах. Еще совсем недавно этих животных можно было встретить и на равнинной местности, но чрезмерная хозяйственная деятельность человека вынудила этих животных перебраться в горные районы.

Важный момент! На сегодняшний день ареал обитания большой панды ограничен всего лишь 30-ю тысячами километров квадратных. Природные места обитания панд характеризуются высокогорными лесами, с обязательным присутствием бамбуковых плантаций.

Рацион питания панды

Большие панды – это хищные животные, хотя их рацион питания состоит из 90 % пищевых объектов растительного происхождения. Как правило, его основу составляет бамбук, поэтому его они поедают в больших количествах. Одна взрослая особь способна съесть за 1 день около 30 кг бамбука, чтобы не быть голодной.

При этом животное может добирать недостающие калории другой растительностью и фруктами. Пополнение организма белком осуществляется за счет различных насекомых, яиц птиц, рыб и другой не большой живности. Панды могут запросто поедать и падаль.

Размножение и потомство

Период размножения большой панды наступает один раз в 2 года, а сам процесс длится всего 3 дня. Самка в основном рожает одного детеныша, хотя бывает, что и два детеныша, но очень редко, при этом в живых остается, как правило, один, более сильный. Большие панды готовы к размножению только на 4-6 годы жизни. Из этого следует, что процесс размножения у этих животных не отличается активностью, что и приводит к снижению популяции в природных условиях.

Самка вынашивает будущее потомство на протяжении 5 месяцев, после чего на свет появляется потомство, которое полностью зависит от забот его матери. При появлении на свет, малыш весит не больше 150 граммов, но уже через пару месяцев его масса может состоять около 4 кг, а к полугоду – до 10 кг. Малыш кормится молоком матери через каждые 2 часа, при этом самка может спать, есть или куда-то двигаться. Все это время она держит его в своих лапах.

Детеныш появляется на свет слепым и беспомощным, но уже через 3 недели у него открываются глаза. При этом он обрастает шерстью и становится похожим на настоящего бамбукового медведя. В 3 месяца он уже встает на ноги и делает свои первые шаги, хотя и не без присмотра мамы. Только через год он перестает питаться молоком, а к полутора годам он становится полностью самостоятельным животным.

Природные враги

У большой панды, кроме человека, природных врагов не существует. Из-за того, что зверь отличается привлекательным окрасом, его мех на черном рынке стоит огромных денег. Кроме этого, люди часто отлавливают этих уникальных животных для зоопарков.

Популяция и статус вида

Это животное занесено в Международную Красную книгу, как вид, находящийся на грани вымирания. В дикой природе их насчитывается не больше 2 тыс. штук.

В наше время на счету каждое животное, хотя в годы Культурной революции в Китае больших панд отстреливали ради ценного меха.

После этого государство Китая приняло серьезные меры, чтобы спасти это уникальное животное. В этой стране, за уничтожение панды можно отправиться на виселицу. При этом активно создаются заповедники. Проблема заключается еще и в том, что в неволе панда практически не размножается. Если в каком-либо зоопарке на свет появился малыш панды, то это событие мирового масштаба.

Это необходимо знать! Бамбуковый медведь в Китае имеет статус национального сокровища. Одному местному фермеру, убившему панду в 1995 году, присудили пожизненный срок.

Большие панды содержатся во многих зоопарках мира, в таких странах, как Китай, США, Великобритания, Южная Корея и Швейцария.

В заключение

В наше время большая панда – это не просто редкое, а редчайшее животное, которое встречается только в Китае. Еще совсем не так давно панду можно было встретить в Индокитае и на острове Калимантан. На уменьшение численности этих интересных животных оказывают влияние многие факторы. Во-первых, у панд низкая сексуальная активность, что создает определенные проблемы размножения животного, а во-вторых, хозяйственная деятельность человека приводит к тому, что животные вынуждены покидать природные места обитания, богатые на пропитание. Как результат, недостаток еды и приводит к систематическому вымиранию вида.

За одну шкуру панды можно было крестьянину получить столько средств, что он не смог бы их заработать и за всю жизнь. Это толкало некоторых людей на преступление. Смертной казнью каралось убийство животного вплоть до 1980 года, но даже эта мера мало кого останавливала: настолько заманчивой казалась перспектива безбедного существования.

Исчезновение бамбуковых рощ – это еще одна, но в наши дни более значительная проблема. Бамбук растет на протяжении четверти века. После того, как бамбук зацветет и даст семена, растение погибает, а семена прорастают лишь через несколько лет. Вот такая метаморфоза, а для панды это абсолютно недопустимо.

описание животного, среда обитания, сколько живут

Размеры красной панды можно сравнить с размерами крупной кошки. По внешнему виду никак не скажешь, что это красная панда, поскольку животное больше похожее на енота. Красная панда отличается ярко-рыжим окрасом и представляет род «малые панды».

Красная панда: описание

Впервые об «огненной лисе» стало известно еще в 13 веке. В Поднебесной это животное называли «hon ho». Что касается Европы, то благодаря усилиям Фредерика Кювье, которому удалось опередить англичанина Томаса Хардвика несмотря на то, что последний узнал о существовании этого животного несколько раньше.

Просто Кювье первым вернулся на европейский континент и назвал это животное «Ailurus fulgens», что означает «блистающая кошка».

Внешний вид

Размеры панды сравнимы с размерами крупного кота, который набрал вес не меньше 6 кг и вырос до 0,6 метра в длину, при этом длина хвоста практически соответствует длине тела. У красной панды густая и длинная шерсть, из-за чего создается впечатление, что это животное весьма упитанное, хотя на самом деле это совсем не так. Тело вытянутое, а голова широкая со сравнительно небольшими ушами. Морда забавная, с заострением, а глаза темные и блестящие. Строение тела не зависит от половой принадлежности. Хвост толстый и длинный, рыжего оттенка, украшенный многочисленными кольцами светлого оттенка, которые расположены поперек хвоста.

Ноги у животного хотя и короткие, но сильные и заканчиваются лапами, на которых растет шерсть. Это помогает зверьку без проблем перемещаться по льду и по снегу. Лапы вооружены достаточно загнутыми когтями полувтяжного типа. Когда зверек ходит, то лапы лишь наполовину касаются основания. У красной панды на передних лапах имеются добавочные пальцы, образованные за счет гипертрофирования радиальной сесамовидной кости. Добавочный палец смотрит в противоположную сторону и помогает животному удерживать веточки бамбука.

Важный момент! Не все особи отличаются огненным (красным) оттенком шерстяного покрова тем более, что существует 2 подвида. Панда Стайяна имеет окрас шерсти более темный, при этом окрасы могут изменяться внутри каждого подвида. Зачастую встречаются как красные, так и желто-коричневые особи.

Присутствие ржавых оттенков в основном окрасе хищника помогает животным прекрасно маскироваться, тем более на фоне красных лишайников, которые присутствуют на стволах и ветках пихты, произрастающей в Китае.

Характер поведения и образ жизни

Красные панды предпочитают вести обособленный образ жизни, но в периоды размножения они формируют пары. Это территориальные хищники, которые предпочитают охотиться на личных участках, площадью до 10 км квадратных, при этом у самок личная территория в 2, а то и в 3 раза меньше. Границы территории маркируются особым секретом, мочой и пометом. В этих маркерах содержится масса информации о животном, проживающем в пределах конкретной территории.

Животное выходит на охоту после захода солнца, а в дневное время зверьки, выбрав одну из поз, отдыхают на ветках или в их дуплах. Когда температура окружающей среды совсем комфортная, то зверьки лежат плашмя (животом вниз) на ветках деревьев, а их конечности свисают вниз. После отдыха или приема пищи, они принимаются вылизывать себя, умывая свою морду и потягиваются, а также потираются брюхом или спиной о ствол дерева или скалу.

Интересный момент! Перемещаясь в кронах деревьев длинный хвост панды служит в качестве балансира. Когда зверек решил спуститься на землю, то он перемещается по стволу дерева головой вниз. В этот момент хвост служит для животного своеобразным страховочным элементом, не позволяя животному упасть.

Красная панда прекрасно себя чувствует и на земле, быстро перемещаясь по снегу, со своеобразными подскоками. Часто можно видеть, как они играют друг с другом, вставая на задние лапы и растопыривая передние, как бы имитируя нападение. При этом в поединках они никогда не позволяют ранить друг друга.

Сколько живут красные панды

Обитая в естественной среде, средняя продолжительность жизни красной панды составляет не больше 10 лет, при этом, находясь в условиях неволи, животные способны прожить чуть ли не в 2 раза больше. Одна из панд, которая обитала в зоопарке, прожила 18 с половиной лет.

Это уникальные животные, поскольку способны самостоятельно контролировать расход своей энергии. Особенно это важно в условиях суровых зим, когда запасы энергии всегда на исходе. В таком случае панда сворачивается в плотный клубок, что и помогает ей сохранять тепло и энергию своего тела.

Природные места обитания

Ареал обитания красной панды весьма ограничен, поэтому зверьки встречаются в таких провинциях Китая, как Сычуань и Юньнань, а также на территориях Мьянмы, Непала, Бутана, в том числе на северо-востоке Индии. Западнее Непала этих зверьков никто не видел. Считается, что родиной малой панды является территория юго-востока Гималаев, где они обитают на высоте до 4-х километров. Следует отметить, что ареал обитания предков современной панды был заметно шире, поскольку останки животных находили, как в восточной Европе, так и в северной Америке.

Интересный момент! Палеогенетики считают, что ареал обитания современных панд связан с определенными условиями обитания, с температурой окружающей среды от 10 до 25 градусов и количеством осадков в год не больше 350 мм.

Для своей жизнедеятельности панда выбирает территории, поросшие высокоствольными смешанными лесами, куда входят, как хвойные породы с преобладанием пихты, так и лиственные породы, с преобладанием дуба, каштана и клена. Лиственные породы деревьев надежно защищают нижний ярус, где произрастает бамбук и рододендрон. Зеленые насаждения длительный период окутаны облаками, что приводит к активному росту лишайника и мха, которые плотно покрывают стволы и ветки деревьев, а также скалы. Благодаря повышенной влажности плотность растений достаточно высокая, поэтому корни буквально переплетаются между собой. Это позволяет удерживать грунт на склонах, независимо от их крутизны. Кроме этого, происходит процесс аккумулирования влаги.

Что едят красные панды

Панда тратит на поиски, а также на поедание пропитания больше 12 часов в сутки. Как правило, животное находит для себя корм на земле. Хищник этот весьма странный, поскольку основу рациона питания составляют пищевые компоненты растительного происхождения вроде:

  • Побегов и листьев бамбука.
  • Корней и плодов различных растений.
  • Трав и лишайников.
  • Ягод и желудей.
  • Грибов.

Только с наступлением осени животное переходит на питание животной пищей, чтобы сделать хоть какие запасы питательных веществ. Система пищеварения красной панды больше рассчитана на переваривание животной пищи, нежели растительной, поэтому растительные компоненты усваиваются с трудом.

Интересно знать! Организм панды усваивает только 25 процентов пищевых компонентов бамбука. Поэтому грубые компоненты животное тщательно перетирает за счет своих зубов, оснащенных специальными бугорками.

Из-за проблем с пищеварением, зверьки предпочитают употреблять в пищу молодые и нежные, а также сочные побеги. Они съедают за день по 4 кг зелени в виде побегов и по полтора килограмма листьев. Что интересно, панды, обитающие в неволе, отказываются есть животную пищу. Хищник, как правило, умерщвляет животных, которых помещают к нему в клетку, но есть отказывается.

Размножение и потомство

Уже в январе месяце начинается брачный период. Именно в этот период начинаются контакты между самцами и самками, которые активно метят свои территории, указывая на то, что готовы к половым контактам.

Самки ведут себя очень активно и это связано с тем, что у них этот период достаточно скоротечный и длится максимум 24 часа.

Самка вынашивает свое потомство на протяжении 115-140 дней, хотя развитие эмбриона задерживается в среднем на месяц. Перед появлением на свет в мае/июне/июле месяце, самка приступает к обустройству своего гнезда, подыскав для этого место между расщелинами скал или в заброшенном дупле. Панда рожает в основном одного детеныша, хотя возможно появление на свет до 4-х малышей, но бывает это очень редко.

Появившиеся на свет детеныши панды весят не больше 135 граммов, при этом их тело покрыто мехом, палевого оттенка. После рождения самка начинает вылизывать детенышей, нанося на них запаховые метки, чтобы их можно было идентифицировать при возвращении в гнездо. Где-то неделю она никуда не выходит, находясь рядом со своим потомством. Через неделю самка покидает гнездо, при этом может уйти достаточно далеко, возвращаясь только для того, чтобы покормить своих детенышей.

Интересно знать! Недели через три щенки начинают видеть, но свое гнездо до 3-х месячного возраста они не покидают. По истечении этого времени, в один прекрасный момент, детеныши начинают осуществлять вылазки из гнезда в ночное время. Через 5 месяцев самка перестает их кормить своим молоком.

Потомство отличается высокой привязанностью к своей матери, при этом своего отца они не знают, да и никогда не узнают, поскольку самец, оплодотворив самку, оставляет ее один на один со своим будущим потомством и никакого участия в его воспитании не принимает. Молодь покидает гнездо матери, когда она начинает готовиться к следующему процессу спаривания. В этот период она становится нервной и агрессивной. Молодые панды растут быстро, поэтому уже к году их размеры сопоставимы с размерами взрослых особей. Еще через полгода особи готовы к размножению.

Природные враги

Находясь в дикой природе, на панд охотятся снежные барсы и красные волки, при этом вероятность такого нападения снижается каждый год, поскольку численность этих опасных для панды хищников существенно уменьшается из года в год. Спасаясь от своих естественных врагов, животные быстро взбираются высоко на дерево с помощью острых когтей. Если панда в момент атаки хищника оказалась на земле, то она встает на задние лапы, изгибая свое тело, а также испуская неприятную на запах жидкость. Некоторые очевидцы утверждают, что в таком состоянии панда издает душераздирающий крик, хотя в спокойном состоянии от них трудно добиться каких-либо звуков.

Популяция и статус вида

Красная панда оказалась под угрозой исчезновения, поэтому ее занесли в Международную Красную книгу, присвоив соответствующий статус. Только за последние 2 десятка лет общая численность этих животных сократилась в 2 раза. К сожалению, специалисты утверждают, что сокращение популяции на этом не остановятся, а наоборот, будут нарастать.

Интересные данные! На сегодняшний день, по мнениям специалистов в мире осталось не больше 20 тыс. особей красной панды. При этом в Китае обитает около 7 тыс., в Индии – около 6 тыс., а в Непале всего несколько сотен подобных животных. Сокращение общей численности в основном связано с хозяйственной деятельностью человека, который активно вырубает леса, представляющие для панд привычными местами обитания.

Кроме этого, панда истребляется аборигенными народами из-за ярко-красного окраса их шерстяного покрова. Мало того, они научились употреблять в пищу мясо панды, которое отличается наличием характерного мускусного привкуса. Используются и другие части тела красной панды чисто в медицинских целях.

Немалый ущерб популяции наносят браконьеры, которые отлавливают зверьков и продают для содержания в домашних условиях, при этом они не учитывают тот факт, что животные плохо себя чувствуют в таких условиях и погибают. Китайцы используют мех панды для пошива одежды и головных уборов. В провинции Юньнань шляпа из меха панды считается одним из самых лучших украшений жениха и невесты, свидетельствуя об их счастливом будущем в браке. В небольшом штате Сиккима, который расположен на северо-востоке Индии, это животное считается национальным достоянием, а в Дарджилинге красная панда считается символом Международного фестиваля чая.

Малые панды прекрасно себя чувствуют в зоопарках, без проблем размножаясь. В связи с этим животные всегда востребованы в зоопарках. Как правило, панды поставляются в различные международные зоопарки из Непала. Насколько известно, в 85 зоопарках мира сейчас содержится около 300 особей, причем такое же количество появилось на свет.

В заключение

На нашей планете существует множество видов интересных животных. Можно смело утверждать, что лишь немногие знают о существовании красной панды, поэтому данная статья может оказаться полезной для многих.

Большая панда или бамбуковый медведь – фото, факты, описание, Красная книга


Самый милый представитель медвежьих. По-другому большую панду прозвали бамбуковым медведем. В Китае панду зовут бей-шунг, что в переводе обозначает «белый медведь». Этот пятнистый представитель один из самых древних животных. Самый почитаемый хищник Китая, стал национальным достоянием Китайской империи. Пушистый белый медведь с черно-белым мехом схож с плюшевым медвежонком, за счет чего стал очень узнаваем. Родовую принадлежность бей-шунга долго не могли определить, так как этот чудо-зверь перенял внешние черты как енота, так и хищного медведя. Западные ученые обнаружили панду только в 1896 году.

Белый медведь обладает большой головой и массивным пушистым телом. Лапки у него короткие, но наделены острыми когтями. Бамбуковый медведь немаленькое животное. Его размеры достигают до 2 метров, а средний вес составляет 130 килограммов. Особенным инструментом панды является его дополнительный палец, который помогает ему ловко расправляться с бамбуковыми стеблями. Строение челюсти панды отличается от обычных медведей. Её рот снабжен широкими и плоскими зубами. Такие зубы помогают панде пережевывать жесткий бамбук.

Виды больших панд

Как и большинство животных, панды имеют свои отличия. Распространены всего 2 вида, доживших до наших дней:

Ailuropoda melanoleuca. Данный вид можно встретить только в провинции Сычуань (Китай). Большие медведи имеют типичный черно-белый окрас;

Ailuropoda melanoleuca

Ailuropoda melanoleuca qinlingensis. Отличие панд данного вида заключается в особенном окрасе и небольшом размере. Шерсть этого медведя имеет коричневые пятна, вместо привычных черных. Встретить этих панд можно только в горах Циньлин, расположенных в западной части Китая. Окрас объясняется мутацией гена и особенностью рациона на данной территории.

Ailuropoda-melanoleuca-qinlingensis

Питание

Большие панды предпочитают вегетарианскую диету. Несмотря на свою принадлежность к хищнику, основа их рациона состоит из растительной пищи. Как правило, самое большое лакомство, ассоциируемое с жизнью этого милого зверя, – бамбуковые стебли.

Поедают они его в невероятных количествах. На одну панду приходится целых 30 килограммов бамбука. За неимением бамбука, большие медведи не против наедаться другими растениями или фруктами. Иногда панду можно застать за поеданием насекомых, рыб и других мелких млекопитающих.

Размножение

Период размножения бамбуковых медведей носит эпизодический характер. Пары образуется только на момент спаривания. Вынашивает малыша мама-панда 6 месяцев, после чего рождается всего один детеныш. Малыш панды появляется на свет в специально свитом гнезде из стеблей бамбука. Рождаются панды совсем крошками. Средняя длина тела новорожденных составляет 15 сантиметров, а весят они не более 16 граммов.

Рождаются медвежата чисто белыми, слепыми и беспомощными существами. Но буквально через месяц, малыши крепчают и приобретают окрас взрослой панды. Самки отличные матери для своих детей. Все время они проводят рядом с потомством. Только через полтора года большие панды отрываются от матери, и обретают способность жить самостоятельно.

Образ жизни и модель поведения

Несмотря на свой милый внешний вид, панда крайне скрытное животное. Данный вид предпочитает полное уединение. Неудивительно, что о существовании панд узнали сравнительно недавно.

Панда очень надменный представитель китайской фауны. В поведении прослеживается спокойный нрав и рассудительность. Однако не стоит забывать, что панда относиться к хищникам, поэтому лучше избегать встречи с этим удивительным зверем в дикой природе.

Наблюдая за этим животным, можно решить, что его неторопливость связана с ленью. Но так как их рацион состоит в основном из растительной пищи, имеющийся запас энергии они расходуют очень экономично. Активизируется панда только утром и вечером. Днем она предпочитает отдыхать. Белые мишки ведут одинокий образ жизни. Если самки проводят время с потомством, то самцы всегда сами по себе. Панда не впадает в зимнюю спячку, как ее сородичи. При наступлении холодов, животное перебирается в места с более теплым климатом.

Белые панды, они же бей-шунги, крайне молчаливые. Довольно редко можно услышать их голос, который больше напоминает блеяние.

Враги

Хоть панда и относиться к хищникам, но как таковых врагов она не имеет. Однако самую большую опасность для этого миролюбивого животного традиционно представляет человеческая деятельность. Своим удивительным внешним видом панда привлекает повышенный интерес, в частности, шкура белого медведя стоит безумных денег.

Любят использовать бамбуковых медвежат и для развлечения. Их отлавливают для демонстрации в зоопарках.

Средняя продолжительность жизни панд составляет 20 лет. В зоопарках данный представитель медвежьих может доживать до 30 лет. Например, панда Пекинского зоопарка прожила рекордных 34 года.

Статус вида

Панда занесена в международную Красную Книгу из-за своей крайне малочисленной популяции. Количество панд едва достигает 2000 видов.

Будучи национальным достоянием Китая, за убийство этого священного животного можно получить пожизненный срок, а нередко и смертную казнь.

Видео про большую панду

Индексирование и выбор данных - документация pandas 1.2.1

  • Начиная
  • Гид пользователя
  • Справочник по API
  • Развитие
  • Примечания к выпуску
  • 10 минут до панд
  • Введение в структуры данных
  • Основные базовые функции
  • Инструменты ввода-вывода (текст, CSV, HDF5,…)
  • Индексирование и выбор данных
  • MultiIndex / расширенное индексирование
  • Слияние, соединение, объединение и сравнение
  • Изменение формы и сводные таблицы
  • Работа с текстовыми данными
  • Работа с недостающими данными
  • Повторяющиеся ярлыки
  • Категориальные данные
  • Обнуляемый целочисленный тип данных
  • Обнуляемый логический тип данных
  • Визуализация
  • Вычислительные инструменты
  • Группировать по: split-apply-comb
  • Оконные операции
  • Функциональность временных рядов / дат
  • Дельты времени
  • Укладка
  • Опции и настройки
  • Повышение производительности
  • Масштабирование до больших наборов данных
  • Редкие структуры данных
  • Часто задаваемые вопросы (FAQ)
  • Кулинарная книга

На этой странице

  • Различные варианты индексации
  • Основы
  • Доступ к атрибутам
  • Диапазоны нарезки
  • Выбор по этикетке
    • Нарезка с этикетками
  • Выбор по позиции
  • Выбор по вызываемому
  • Сочетание позиционной индексации и индексации на основе меток
  • Индексирование со списком без меток устарело
    • Переиндексирование
  • Выбор случайных выборок
  • Настройка с увеличением
  • Быстрое получение и установка скалярного значения
  • Булево индексирование
  • Индексирование с помощью isin
  • Метод where () и маскирование
    • Маска
  • Установка с увеличением условно с помощью numpy ()
  • Метод query ()
    • Синтаксис запроса MultiIndex ()
    • query () Примеры использования
    • query () Сравнение синтаксиса Python и pandas
    • Операторы in и not in
    • Специальное использование оператора == с объектами списка
    • Логические операторы
    • Выполнение запроса ()
  • Повторяющиеся данные
  • Словарный метод get ()
  • Поиск значений по меткам индекса / столбца
  • Объекты индекса
    • Установка метаданных
    • Установить операции с объектами индекса

Python | Фрейм данных Pandas - GeeksforGeeks

} .таблица фрейма данных td { граница: 1px solid # 5fb962; черный цвет; выравнивание текста: слева! важно; }

Pandas DataFrame - это двумерная потенциально неоднородная структура табличных данных с изменяемым размером и помеченными осями (строки и столбцы). Фрейм данных - это двухмерная структура данных, то есть данные выровнены в табличной форме по строкам и столбцам. Pandas DataFrame состоит из трех основных компонентов: данных , строк и столбцов .

Мы получим краткое представление обо всех этих основных операциях, которые могут быть выполнены в Pandas DataFrame:

Создание фрейма данных Pandas

В реальном мире Pandas DataFrame будет создан путем загрузки наборов данных из существующего хранилища, хранилище может быть базой данных SQL, файлом CSV или файлом Excel.Фрейм данных Pandas может быть создан из списков, словаря и из списка словарей и т. Д. Фрейм данных может быть создан разными способами. Вот несколько способов, которыми мы создаем фрейм данных:

Создание фрейма данных с помощью списка: Фрейм данных может быть создан с использованием одного списка или списка списков.

# импортировать панды как pd
импортировать панд как pd

# список строк
lst = ["Гики", "Для", "Гики", "есть",
            "портал", "для", "вундеркиндов"]

# Вызов конструктора DataFrame из списка
df = pd.DataFrame (lst)
печать (df)

 

Вывод:


Создание DataFrame из dict из ndarray / lists: Чтобы создать DataFrame из dict из narray / list, все narray должны иметь одинаковую длину. Если передается индекс, то индекс длины должен быть равен длине массивов. Если индекс не передается, то по умолчанию индекс будет равен диапазону (n), где n - длина массива.

# Код Python демонстрирует создание
# DataFrame из dict narray / lists
# По умолчанию адреса.импортировать панд как pd

# инициализировать данные списков.
data = {'Имя': ['Том', 'ник', 'криш', 'джек'],
        "Возраст": [20, 21, 19, 18]}

# Создать DataFrame
df = pd.DataFrame (данные)

# Распечатать вывод.
печать (df)
 

Выход:


Дополнительные сведения см. В разделе Создание фрейма данных Pandas



Работа со строками и столбцами

Кадр данных - это двумерная структура данных, т.е.е. данные выровнены в табличной форме по строкам и столбцам. Мы можем выполнять базовые операции со строками / столбцами, такие как выбор, удаление, добавление и переименование.

Выбор столбца: Чтобы выбрать столбец в Pandas DataFrame, мы можем получить доступ к столбцам, вызвав их по имени столбца.

# Импортировать пакет pandas
импортировать панд как pd

# Определить словарь, содержащий данные о сотрудниках
data = {'Name': ['Jai', 'Princi', 'Gaurav', 'Anuj'],
        "Возраст": [27, 24, 22, 32],
        «Адрес»: [«Дели», «Канпур», «Аллахабад», «Каннаудж»],
        "Квалификация": ["Msc", "MA", "MCA", "Phd"]}

# Преобразовать словарь в DataFrame
df = pd.DataFrame (данные)

# выберите два столбца
print (df [['Имя', 'Квалификация']])
 

Вывод:


Выбор строки: Панды предоставляют уникальный метод для извлечения строк из фрейма данных. DataFrame.loc [] метод используется для извлечения строк из Pandas DataFrame. Строки также можно выбрать, передав целочисленное местоположение функции iloc [].

Примечание. В примерах ниже мы будем использовать файл nba.csv .

# импорт пакета pandas
импортировать панд как pd

# создание фрейма данных из csv файла
data = pd.read_csv ("nba.csv", index_col = "Имя")

# получение строки методом loc
first = data.loc ["Эйвери Брэдли"]
second = data.loc ["Р.Дж. Хантер"]


print (первый, "\ n \ n \ n", второй)
 

Выход:
Как показано на выходном изображении, были возвращены две серии, поскольку оба раза был только один параметр.

Подробнее см. Работа со строками и столбцами

Индексирование и выбор данных

Индексирование в pandas означает простой выбор определенных строк и столбцов данных из DataFrame.Индексирование может означать выбор всех строк и некоторых столбцов, некоторых строк и всех столбцов или некоторых из каждой строки и столбца. Индексирование также может называться Subset Selection .

Индексирование фрейма данных с помощью оператора индексирования [] :
Оператор индексирования используется для ссылки на квадратные скобки, следующие за объектом. Индексаторы .loc и .iloc также используют оператор индексирования для выбора. В этом операторе индексации ссылка на df [].

Выбор одного столбца

Чтобы выбрать один столбец, мы просто помещаем имя столбца между скобками

# импорт пакета pandas
импортировать панд как pd

# создание фрейма данных из csv файла
data = pd.read_csv ("nba.csv", index_col = "Имя")

# получение столбцов оператором индексации
first = data ["Возраст"]



печать (первая)


 

Вывод:


Индексирование DataFrame с помощью .loc [] :
Эта функция выбирает данные по метке строк и столбцов. Индексатор df.loc выбирает данные иначе, чем просто оператор индексирования. Он может выбирать подмножества строк или столбцов. Он также может одновременно выбирать подмножества строк и столбцов.

Выбор одной строки

Чтобы выбрать одну строку с помощью .loc [] , мы помещаем метку одной строки в функцию .loc .

# импорт пакета pandas
импортировать панд как pd

# создание фрейма данных из csv файла
данные = pd.read_csv ("nba.csv", index_col = "Имя")

# получение строки методом loc
first = data.loc ["Эйвери Брэдли"]
second = data.loc ["Р.Дж. Хантер"]


print (первый, "\ n \ n \ n", второй)
 

Выход:
Как показано на выходном изображении, были возвращены две серии, поскольку оба раза был только один параметр.


Индексирование DataFrame с помощью .iloc [] :
Эта функция позволяет нам получать строки и столбцы по позиции.Для этого нам нужно указать позиции строк, которые нам нужны, а также позиции столбцов, которые нам нужны. Индексатор df.iloc очень похож на df.loc , но использует только целочисленные ячейки для выбора.



Выбор одной строки

Чтобы выбрать одну строку с помощью .iloc [] , мы можем передать одно целое число в функцию .iloc [] .

импортировать панд как pd

# создание фрейма данных из csv файла
данные = pd.read_csv ("nba.csv", index_col = "Имя")


# получение строк методом iloc
row2 = data.iloc [3]



печать (строка2)

 

Выход:


Подробнее см.

Работа с отсутствующими данными

Отсутствующие данные могут возникнуть, когда не предоставлена ​​информация для одного или нескольких элементов или для всего блока. Отсутствие данных - очень большая проблема в реальной жизни. Отсутствующие данные также могут называться значениями NA (Недоступно) в пандах.

Проверка отсутствующих значений с помощью isnull () и notnull ():
Чтобы проверить отсутствующие значения в Pandas DataFrame, мы используем функцию isnull () и notnull () . Обе функции помогают проверить, является ли значение NaN или нет. Эту функцию также можно использовать в серии Pandas для поиска нулевых значений в серии.

# импорт панд как pd
импортировать панд как pd

# импорт numpy как np
импортировать numpy как np

# словарь списков
dict = {'Первый результат': [100, 90, np.нан, 95],
        «Второй счет»: [30, 45, 56, np.nan],
        «Третий результат»: [np.nan, 40, 80, 98]}

# создание фрейма данных из списка
df = pd.DataFrame (дикт)

# использование функции isnull ()
df.isnull ()

 

Выход:


Заполнение пропущенных значений с помощью fillna () , replace () и interpolate ():
Чтобы заполнить нулевые значения в наборах данных, мы используем fillna () , replace () и interpolate () функция эти функции заменяют значения NaN на некоторое собственное значение.Все эти функции помогают заполнить пустые значения в наборах данных DataFrame. Функция Interpolate () в основном используется для заполнения значений NA во фрейме данных, но использует различные методы интерполяции для заполнения отсутствующих значений, а не для жесткого кодирования значения.

# импорт панд как pd
импортировать панд как pd

# импорт numpy как np
импортировать numpy как np

# словарь списков
dict = {'Первый результат': [100, 90, np.nan, 95],
        «Второй счет»: [30, 45, 56, np.нан],
        «Третий результат»: [np.nan, 40, 80, 98]}

# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame (дикт)

# заполняем пропущенное значение с помощью fillna ()
df.fillna (0)


 

Вывод:


Удаление отсутствующих значений с помощью dropna () :
Чтобы удалить нулевые значения из фрейма данных, мы использовали функцию dropna () , эта функция отбрасывает строки / столбцы наборов данных с нулевым значением ценности по-разному.

# импорт панд как pd
импортировать панд как pd

# импорт numpy как np
импортировать numpy как np

# словарь списков
dict = {'Первый результат': [100, 90, np.nan, 95],
        «Второй счет»: [30, np.nan, 45, 56],
        «Третий результат»: [52, 40, 80, 98],
        «Четвертый результат»: [np.nan, np.nan, np.nan, 65]}

# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame (дикт)
  
df
 


Теперь мы отбрасываем строки с хотя бы одним значением Nan (значение Null)

# импорт панд как pd
импортировать панд как pd

# импорт numpy как np
импортировать numpy как np

# словарь списков
dict = {'Первый результат': [100, 90, np.нан, 95],
        «Второй счет»: [30, np.nan, 45, 56],
        «Третий результат»: [52, 40, 80, 98],
        «Четвертый результат»: [np.nan, np.nan, np.nan, 65]}

# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame (дикт)

# использование функции dropna ()
df.dropna ()

 

Выход:

Подробнее см. Работа с отсутствующими данными в Pandas

Итерации по строкам и столбцам

Итерация - это общий термин, обозначающий каждый элемент чего-либо один за другим.Pandas DataFrame состоит из строк и столбцов, поэтому, чтобы перебрать фрейм данных, мы должны перебирать фрейм данных, как словарь.

Перебор строк:
Для перебора строк мы можем использовать три функции: iteritems () , iterrows () , itertuples () . Эти три функции помогут в итерации по строкам.

# импорт панд как pd
импортировать панд как pd
 
# словарь списков
dict = {'name': ["aparna", "pankaj", "Sudhir", "Geeku"],
        «степень»: [«MBA», «BCA», «M.Тех »,« MBA »],
        "оценка": [90, 40, 80, 98]}

# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame (дикт)

печать (df)
 


Теперь мы применяем функцию iterrows () , чтобы получить каждый элемент строк.

# импорт панд как pd
импортировать панд как pd
 
# словарь списков
dict = {'name': ["aparna", "pankaj", "Sudhir", "Geeku"],
        «степень»: [«MBA», «BCA», «M.Tech», «MBA»],
        "оценка": [90, 40, 80, 98]}

# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame (дикт)

# перебор строк с помощью функции iterrows ()
для i, j в df.iterrows ():
    печать (я, j)
    Распечатать()

 

Вывод:


Итерация по столбцам:
Чтобы перебирать столбцы, нам нужно создать список столбцов фрейма данных, а затем выполнить итерацию по этому списку, чтобы извлечь столбцы фрейма данных.

# импорт панд как pd
импортировать панд как pd
  
# словарь списков
dict = {'name': ["aparna", "pankaj", "Sudhir", "Geeku"],
        «степень»: [«MBA», «BCA», «M.Тех »,« MBA »],
        "оценка": [90, 40, 80, 98]}
 
# создание фрейма данных из словаря
df = pd.DataFrame (дикт)

печать (df)

 


Теперь мы перебираем столбцы, чтобы перебирать столбцы. Сначала мы создаем список столбцов фрейма данных, а затем перебираем список.

# создание списка столбцов фрейма данных
столбцы = список (df)

для i в столбцах:

    # печать третьего элемента столбца
    печать (df [i] [2])

 

Вывод:


Подробнее см. Итерация по строкам и столбцам в Pandas DataFrame

Методы DataFrame:

Метод исходного фрейма данных. Метод Метод
Функция Описание
индекс () Метод возвращает индекс (метки строк) DataFrame
вставка () Метод вставляет столбец в DataFrame
добавить () Метод возвращает добавление фрейма данных и других элементов поэлементно (бинарный оператор сложения)
суб () Метод возвращает вычитание фрейма данных и других элементов поэлементно (подпрограмма бинарного оператора)
муль () Метод возвращает умножение кадра данных и других элементов поэлементно (бинарный оператор mul)
дел () Метод возвращает плавающее деление кадра данных и другие элементы поэлементно (бинарный оператор truediv)
уникальный () Метод извлекает уникальные значения из фрейма данных
уникальный () Метод возвращает количество уникальных значений в кадре данных
value_counts () подсчитывает, сколько раз каждое уникальное значение встречается в серии
столбцов () Метод возвращает метки столбцов DataFrame
осей () Метод возвращает список, представляющий оси DataFrame
isnull () Метод создает логическую серию для извлечения строк с нулевыми значениями
notnull () Метод создает логическую серию для извлечения строк с ненулевыми значениями
между () Метод извлекает строки, в которых значение столбца попадает в предопределенный диапазон
isin () Метод извлекает строки из DataFrame, где значение столбца существует в предопределенной коллекции
dtypes () Метод возвращает серию с типом данных каждого столбца.Индекс результата - это столбцы
astype () преобразует типы данных в серию
значений () Метод возвращает Numpy-представление DataFrame, то есть будут возвращены только значения в DataFrame, метки осей будут удалены
sort_values ​​() - Набор1, Набор2 сортирует фрейм данных по возрастанию или убыванию

Обзор типов данных Pandas - практический бизнес-Python

Введение

При анализе данных важно убедиться, что вы используете правильный типы данных; в противном случае вы можете получить неожиданные результаты или ошибки.В случае с пандами во многих случаях он будет правильно определять типы данных, и вы можете продолжить анализ без любые дальнейшие мысли по теме.

Несмотря на то, насколько хорошо работает pandas, в какой-то момент в процессах анализа данных вы вероятно, потребуется явно преобразовать данные из одного типа в другой. Эта статья обсудим основные типы данных pandas (также известные как dtypes ), как они отображаются типы данных python и numpy и параметры преобразования из одного типа панд в другой.

Типы данных Pandas

Тип данных - это, по сути, внутренняя конструкция, которую язык программирования используется, чтобы понять, как хранить данные и управлять ими. Например, программа нужно понимать, что вы можете сложить два числа, например 5 + 10, чтобы получить 15. Или, если у вас есть две строки, такие как «кошка» и «шляпа», вы можете объединить (добавить) их вместе, чтобы получить «катак».

Возможная путаница с типами данных pandas заключается в том, что есть некоторое перекрытие между пандами, питоном и numpy.В этой таблице приведены основные моменты:

Панды dtype отображение
Pandas dtype Python типа Тип NumPy Использование
объект ул или смешанная string_, unicode_, смешанные типы Текстовые или смешанные числовые и нечисловые значения
int64 внутренний int_, int8, int16, int32, int64, uint8, uint16, uint32, uint64 Целые числа
float64 поплавок float_, float16, float32, float64 Числа с плавающей запятой
булев булев bool_ Значения Верно / Ложь
datetime64 NA datetime64 [нс] Значения даты и времени
timedelta [нс] NA NA Различия между двумя датами
категория NA NA Конечный список текстовых значений

По большей части нет необходимости беспокоиться о том, стоит ли вам попробовать для явного принуждения типа pandas к соответствующему типу NumPy.В большинстве случаев используется pandas по умолчанию int64 и float64 типы будут работать. Единственная причина Я включил в эту таблицу то, что иногда вы можете увидеть всплывающие окна нескольких типов в Интернете. или в вашем собственном анализе.

В этой статье я сосредоточусь на следующих типах панд:

  • объект
  • int64
  • float64
  • datetime64
  • bool

Модель категория и timedelta типы лучше подавать в отдельной статье если есть интерес.Однако основные подходы, изложенные в этой статье, применимы к этим типы тоже.

Еще один момент, который я хочу выделить, это то, что объект тип данных действительно может содержат несколько разных типов. Например, столбец a может включать целые числа, числа с плавающей запятой. и струны, которые вместе обозначены как объект . Следовательно, вам может понадобиться некоторые дополнительные методы для обработки смешанных типов данных в объект столбцы. В этой статье приведен пример расширений по очистке валюты, описанной ниже.

Почему нам все равно?

Типы данных - одна из тех вещей, о которых вы, как правило, не заботитесь, пока не получить ошибку или неожиданный результат. Это также одна из первых вещей, которую вы следует проверить, как только вы загрузите новые данные в pandas для дальнейшего анализа.

Я буду использовать очень простой файл CSV, чтобы проиллюстрировать пару распространенных ошибок, которые вы может увидеть в пандах, если тип данных неверен. Дополнительно пример Ноутбук находится на github.

 импортировать numpy как np
импортировать панд как pd

df = pd.read_csv ("sales_data_types.csv")
 
Номер клиента Имя клиента 2016 2017 Рост в процентах Янв Единицы Месяц День Год Активный
0 10002,0 Quest Industries 125 000,00 долл. США $ 162500,00 30,00% 500 1 10 2015 Y
1 552278.0 Смит-сантехника 920 000,00 долл. США 101 200,00 долл. США 10,00% 700 6 15 2014 Y
2 23477,0 ACME Industrial 50 000,00 долл. США $ 62500,00 25,00% 125 3 29 2016 Y
3 24900,0 Brekke LTD 350 000 долл. США.00 $ 4

,00

4,00% 75 10 27 2015 Y
4 651029,0 Harbour Co 15 000,00 долл. США $ 12750,00 -15,00% Закрыт 2 2 2014 N

На первый взгляд данные выглядят нормально, поэтому мы можем попробовать выполнить некоторые операции для анализа данных. Давайте попробуем сложить продажи за 2016 и 2017 годы:

0 125 000 долларов.00 $ 162500,00
1 920 000,00 долл. США 101 200,00 долл. США
2 50 000,00 долл. США 62500,00 долл. США
3 350 000,00 долларов США 4

,00 долларов США 4 15 000,00 долл. США 12750,00 dtype: объект

Это не похоже. Мы бы хотели суммировать итоги, но панды просто объединяет два значения вместе, чтобы создать одну длинную строку. Ключ к проблеме относится строка, в которой написано dtype: объект. Ан объект является строка в пандах, поэтому она выполняет строковую операцию вместо математической.

Если мы хотим увидеть все типы данных в фрейме данных, используйте df.dtypes

Номер клиента float64
Объект имени клиента
2016 объект
2017 объект
Процентный рост объекта
Объект Jan Units
Месяц int64
День int64
Год int64
Активный объект
dtype: объект
 

Дополнительно df.info () функция показывает еще больше полезной информации.

<класс 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 5 записей, от 0 до 4
Столбцы данных (всего 10 столбцов):
Номер клиента 5 ненулевое значение float64
Имя клиента 5 ненулевой объект
2016 5 ненулевой объект
2017 5 ненулевой объект
Процент роста 5 ненулевой объект
Янв Единицы 5 ненулевой объект
Месяц 5 ненулевой int64
День 5 ненулевой int64
Год 5 ненулевой int64
Активный 5 ненулевой объект
dtypes: float64 (1), int64 (3), объект (6)
использование памяти: 480.0+ байт
 

После просмотра автоматически назначаемых типов данных возникает несколько проблем:

  • Номер клиента это float64 но это должен быть int64
  • 2016 и 2017 столбцы хранятся как объекты, а не числовые значения, такие как float64 или int64
  • Процент роста и Янв Единицы также хранятся как объекты, а не числовые значения
  • У нас Месяц , День и Год столбцы, которые следует преобразовать в datetime64
  • Активный столбец должен быть логическим

Пока мы не очистим эти типы данных, будет очень сложно сделать много дополнительный анализ этих данных.

Для преобразования типов данных в пандах есть три основных варианта:

  • Использование astype () заставить соответствующий dtype
  • Создать пользовательскую функцию для преобразования данных
  • Используйте функции pandas, например to_numeric () или to_datetime ()

Использование astype () функция

Самый простой способ преобразовать столбец данных pandas в другой тип - это использовать astype () .Например, чтобы преобразовать Номер клиента к целому числу мы можем назвать это так:

 df ['Номер клиента']. Astype ('int')
 
0 10002
1 552278
2 23477
3 24900
4 651029
Имя: Номер клиента, dtype: int64
 

Чтобы фактически изменить номер клиента в исходном фрейме данных, сделайте обязательно вернуть его, так как astype () functions возвращает копию.

 df [«Номер клиента»] = df [«Номер клиента»].астип ('int')
df.dtypes
 
Номер клиента int64
Объект имени клиента
2016 объект
2017 объект
Процентный рост объекта
Объект Jan Units
Месяц int64
День int64
Год int64
Активный объект
dtype: объект
 

А вот и новый фрейм данных с целым числом клиента:

Номер клиента Имя клиента 2016 2017 Рост в процентах Янв Единицы Месяц День Год Активный
0 10002 Quest Industries 125000 долларов.00 $ 162500,00 30,00% 500 1 10 2015 Y
1 552278 Смит-сантехника 920 000,00 долл. США 101 200,00 долл. США 10,00% 700 6 15 2014 Y
2 23477 ACME Industrial 50 000,00 долл. США 62500 долларов.00 25,00% 125 3 29 2016 Y
3 24900 Brekke LTD 350 000,00 долл. США $ 4

,00

4,00% 75 10 27 2015 Y
4 651029 Harbour Co 15 000,00 долл. США $ 12750,00 -15,00% Закрыт 2 2 2014 N

Все это выглядит хорошо и кажется довольно простым.Попробуем сделать то же самое с наш 2016 столбец и преобразовать его в число с плавающей запятой:

 df ['2016']. Astype ('float')
 
 ValueError Traceback (последний вызов последним)
 в  ()
----> 1 df ['2016']. Astype ('float')

[здесь много другого кода]

ValueError: не удалось преобразовать строку в число с плавающей запятой: '15 000,00 долларов США'
 

Аналогичным образом можем попробовать преобразовать Янв Единицы столбец до целого числа:

 df ['Jan Units'].астип ('int')
 
 ValueError Traceback (последний вызов последним)

 в  ()
----> 1 df ['Jan Units']. Astype ('int')

[здесь много другого кода]


ValueError: недопустимый литерал для int () с базой 10: 'Closed'
 

Оба эти возвращают ValueError исключения, которые означают, что конверсии не работало.

В каждом из случаев данные включали значения, которые нельзя было интерпретировать как числа. В столбцах продаж данные включают символ валюты, а также запятую в каждом значении.В Янв Единицы columnm последнее значение - «Закрыто», которое не является числом; так что мы получаем исключение.

Пока все не так хорошо для astype () как инструмент. Мы должны дать это еще одна попытка Активный столбец.

 df ['Активный']. Astype ('bool')
 
0 Верно
1 Верно
2 Верно
3 Верно
4 Верно
Имя: Активный, dtype: bool
 

На первый взгляд это нормально, но при ближайшем рассмотрении обнаруживается большая проблема.Все значения были интерпретированы как Правда но у последнего покупателя есть активный флаг из так что это не кажется правильным.

Вывод из этого раздела: astype () будет работать только если:

  • данные чистые и могут быть просто интерпретированы как число
  • , вы хотите преобразовать числовое значение в строковый объект

Если данные содержат нечисловые символы или неоднородны, то astype () не будет хорошим выбором для преобразования типов.Вам нужно будет сделать дополнительные преобразования чтобы изменение типа работало правильно.

Пользовательские функции преобразования

Поскольку эти данные немного сложнее преобразовать, мы можем создать собственный функция, которую мы применяем к каждому значению и преобразуем в соответствующий тип данных.

Для конвертации валюты (этого конкретного набора данных) мы можем использовать простую функцию:

 def convert_currency (val):
    "" "
    Преобразуйте числовое значение строки в число с плавающей запятой
     - Удалить $
     - Убрать запятые
     - Преобразовать в тип с плавающей запятой
    "" "
    new_val = val.replace (',', ''). replace ('$', '')
    возврат с плавающей запятой (новое_значение)
 

В коде используются строковые функции Python для удаления символов «$» и «», а затем преобразовать значение в число с плавающей запятой. В этом конкретном случае мы могли бы преобразовать значения также в целые числа, но в данном случае я предпочитаю использовать числа с плавающей запятой.

Я также подозреваю, что кто-то порекомендует нам использовать Десятичный тип валюты. Это не собственный тип данных в пандах, поэтому я намеренно придерживаюсь подхода с плавающей запятой.

Также следует отметить, что функция преобразует число в Python поплавок но pandas внутренне преобразует его в float64. Как упоминалось ранее, Я рекомендую вам разрешить пандам преобразовывать в определенный размер поплавок или int в виде он определяет подходящее. Вам не нужно пытаться опускаться до меньшего или преобразование в больший размер байта, если вы действительно не знаете, зачем вам это нужно.

Теперь мы можем использовать панд применить функция, чтобы применить это ко всем значениям в столбце 2016 г.

 df ['2016']. Apply (convert_currency)
 
0 125000,0
1 
0,0
2 50000,0
3 350000,0
4 15000,0
Имя: 2016, dtype: float64
 

Успех! Все значения отображаются как float64 так что мы можем делать всю математику функции, которые нам нужны.

Я уверен, что более опытные читатели спрашивают, почему я просто не использовал лямбда-функция? Прежде чем я отвечу, вот что мы могли бы сделать в одной строке с лямбда функция:

 df ['2016'].apply (лямбда x: x.replace ('$', '') .replace (',', '')). astype ('float')
 

Использование лямбда мы можем упростить код в одну строку, что идеально действительный подход. Этот подход вызывает у меня три основных опасения:

  • Если вы только изучаете python / pandas или если кто-то новичок в python будет поддерживать код, я думаю, что более длинная функция более читабельна. Главная Причина в том, что он включает комментарии и может быть разбит на несколько этапов. лямбда функции немного сложнее для понимания нового пользователя.
  • Во-вторых, если вы собираетесь использовать эту функцию для нескольких столбцов, я предпочитаю чтобы не дублировать длинную лямбда-функцию.
  • Наконец, использование функции упрощает очистку данных при использовании read_csv (). Я расскажу об использовании в конце статьи.

Некоторые могут также утверждать, что другие подходы на основе лямбда улучшают производительность над пользовательской функцией. Это может быть правдой, но в целях обучения новых пользователей Я думаю, что функциональный подход предпочтительнее.

Вот полный пример преобразования данных в обоих столбцах продаж с использованием convert_currency функция.

 df ['2016'] = df ['2016']. Apply (convert_currency)
df ['2017'] = df ['2017']. apply (convert_currency)

df.dtypes
 
Номер клиента int64
Объект имени клиента
2016 float64
2017 float64
Процентный рост объекта
Объект Jan Units
Месяц int64
День int64
Год int64
Активный объект
dtype: объект
 

Другой пример использования лямбда vs.функцию, мы можем посмотреть на процесс ремонта Процент роста столбец.

Использование лямбда :

 df ['Percent Growth']. Apply (lambda x: x.replace ('%', '')). Astype ('float') / 100.
 

То же самое с пользовательской функцией:

 def convert_percent (val):
    "" "
    Преобразование процентной строки в фактический процент с плавающей запятой
    - Удалять %
    - Разделите на 100, чтобы получить десятичную дробь
    "" "
    new_val = val.replace ('%', '')
    return float (new_val) / 100

df ['процент роста'].применить (convert_percent)
 

Оба дают одинаковое значение:

0 0,30
1 0,10
2 0,25
3 0,04
4 -0,15
Имя: Процент роста, dtype: float64
 

Последняя пользовательская функция, о которой я расскажу, - это . np.where () конвертировать активный столбец в логическое значение. Есть несколько возможных способов решения этой конкретной проблемы. Модель np.where () подход полезен для многих типов проблем, поэтому я предпочитаю включать это здесь.

Основная идея - использовать нп.где () функция для преобразования всех значений "Y" к Правда а все остальное присвоено Ложь

 df ["Active"] = np.where (df ["Active"] == "Y", True, False)
 

Что приводит к следующему кадру данных:

Номер клиента Имя клиента 2016 2017 Рост в процентах Янв Единицы Месяц День Год Активный
0 10002.0 Quest Industries 125 000,00 долл. США $ 162500,00 30,00% 500 1 10 2015 Истинно
1 552278,0 Смит-сантехника 920 000,00 долл. США 101 200,00 долл. США 10,00% 700 6 15 2014 Истинно
2 23477,0 ACME Industrial 50000 долларов.00 $ 62500,00 25,00% 125 3 29 2016 Истинно
3 24900,0 Brekke LTD 350 000,00 долл. США $ 4

,00

4,00% 75 10 27 2015 Истинно
4 651029,0 Harbour Co 15 000,00 долл. США $ 12750,00 -15.00% Закрыт 2 2 2014 Ложь

Для dtype установлено значение bool .

Номер клиента float64
Объект имени клиента
2016 объект
2017 объект
Процентный рост объекта
Объект Jan Units
Месяц int64
День int64
Год int64
Активный bool
dtype: объект
 

Если вы решите использовать лямбда функция, создайте более стандартный питон функция или используйте другой подход, например нп.где () эти подходы очень гибкие и могут быть настроены для ваших собственных уникальных потребностей в данных.

Вспомогательные функции Pandas

Pandas имеет золотую середину между тупыми astype () функция и более сложные пользовательские функции. Эти вспомогательные функции могут быть очень полезны для определенные преобразования типов данных.

Если вы следовали инструкциям, то заметите, что я ничего не сделал с столбцы даты или Янв Единицы столбец.Оба они могут быть преобразованы просто используя встроенные функции pandas, такие как pd.to_numeric () и pd.to_datetime () .

Причина Янв Единицы преобразование проблематично - включение нечисловое значение в столбце. Если бы мы попытались использовать astype () мы будем получить ошибку (как описано ранее). Модель pd.to_numeric () функция может обрабатывать эти значения более изящно:

 pd.to_numeric (df ['Jan Units'], errors = 'coerce')
 
0 500.0
1 700,0
2 125,0
3 75,0
4 NaN
Имя: Jan Units, dtype: float64
 

Есть пара замечаний. Во-первых, функция легко обрабатывает данные и создает float64 столбец. Кроме того, он заменяет недействительный «Закрыто» значение с NaN значение, потому что мы прошли errors = coerce . Мы можем оставьте это значение или введите 0, используя fillna (0) :

 pd.to_numeric (df ['Jan Units'], errors = 'coerce').fillna (0)
 
0 500,0
1 700,0
2 125,0
3 75,0
4 0,0
Имя: Jan Units, dtype: float64
 

Последнее преобразование, о котором я расскажу, - это преобразование отдельных столбцов месяца, дня и года. в datetime . Панды pd.to_datetime () функция вполне настраиваемый, но по умолчанию довольно умный.

 pd.to_datetime (df [['Месяц', 'День', 'Год']])
 
0 10.01.2015
1 2014-06-15
2 2016-03-29
3 2015-10-27
4 02.02.2014
dtype: datetime64 [нс]
 

В этом случае функция объединяет столбцы в новую серию соответствующих Дата64 dtype.

Нам нужно обязательно присвоить эти значения обратно фрейму данных:

 df ["Start_Date"] = pd.to_datetime (df [['Месяц', 'День', 'Год']])
df ["Jan Units"] = pd.to_numeric (df ['Jan Units'], errors = 'coerce'). fillna (0)
 
Номер клиента Имя клиента 2016 2017 Рост в процентах Янв Единицы Месяц День Год Активный Дата начала
0 10002 Quest Industries 125000.0 162500,0 0,30 500,0 1 10 2015 Истинно 10.01.2015
1 552278 Смит-сантехника
0,0 
1012000,0 0,10 700,0 6 15 2014 Истинно 15.06.2014
2 23477 ACME Industrial 50000.0 62500,0 0,25 125,0 3 29 2016 Истинно 29.03.2016
3 24900 Brekke LTD 350000,0 4

,0

0,04 75,0 10 27 2015 Истинно 27.10.2015
4 651029 Harbour Co 15000.0 12750,0 -0,15 NaN 2 2 2014 Ложь 02.02.2014

Теперь данные правильно преобразованы во все нужные нам типы:

Номер клиента int64
Объект имени клиента
2016 float64
2017 float64
Плавающий процент роста64
Янв Единицы float64
Месяц int64
День int64
Год int64
Активный bool
Дата начала, дата и время64 [нс]
 

Dataframe готов к анализу!

Собираем все вместе

Основные понятия использования astype () и пользовательские функции могут быть включены очень рано в процессе приема данных.Если у вас есть файл данных, который вы собираетесь для многократной обработки и всегда в одном и том же формате, вы можете определить dtype и преобразователи применяться при чтении данных. Полезно думаю о dtype как выполнение astype () по данным. Модель преобразователи аргументы позволяют применять функции к различным входным столбцам аналогично подходам изложено выше.

Важно отметить, что вы можете применять только dtype или конвертер функция в указанный столбец один раз, используя этот подход.Если вы попытаетесь применить оба в тот же столбец, то dtype будет пропущен.

Вот упрощенный пример, который выполняет почти все преобразования одновременно данные считываются в фрейм данных:

 df_2 = pd.read_csv ("sales_data_types.csv",
                   dtype = {'Номер клиента': 'int'},
                   converters = {'2016': convert_currency,
                               '2017': convert_currency,
                               'Percent Growth': convert_percent,
                               'Jan Units': лямбда x: pd.to_numeric (x, errors = 'coerce'),
                               'Активный': лямбда x: np.where (x == "Y", True, False)
                              })

df_2.dtypes
 
Номер клиента int64
Объект имени клиента
2016 float64
2017 float64
Плавающий процент роста64
Янв Единицы float64
Месяц int64
День int64
Год int64
Активный объект
dtype: объект
 

Как упоминалось ранее, я решил включить лямбда пример, а также функция пример для преобразования данных.Единственная функция, которую здесь нельзя применить, это преобразование Месяц , День и Год столбцы в соответствующий datetime столбец. Тем не менее, это мощное соглашение, которое может помочь улучшить конвейер обработки данных.

Резюме

Один из первых шагов при изучении нового набора данных - убедиться, что типы данных установлены правильно. Панды в большинстве случаев делают разумные выводы, но там достаточно тонкостей в наборах данных, поэтому важно знать, как использовать различные параметры преобразования данных доступны в пандах.Если у вас есть другие советы, которые вы использовали или если есть интерес к изучению категория тип данных, не стесняйтесь комментировать ниже.

Изменения

  • 3 апреля 2018: Уточните, что Pandas использует numpy’s datetime64 [нс]
  • 7-янв-2019: опубликована статья в категории.
  • 28-Oct-2019: добавлены оговорки по поводу объект типы данных. Обратитесь к этой статье для получения дополнительных сведений о работе с объектами, содержащими смешанные типы данных.

Pandas Groupby Tutorial - kanoki

Надеюсь, что если вы читаете этот пост, вы знаете, что такое groupby в SQL и как он используется для агрегирования данных строк с одинаковым значением в одном или нескольких столбцах. Недавно я работал над Pandas Groupby и обнаружил, что есть много полезных функций, которые можно использовать для исследования данных, и это побудило меня написать этот пост, чтобы любой, кто обладает знаниями группы SQL, мог быстро изучить группу Pandas.В этом блоге я собираюсь взять набор данных и показать, как мы можем выполнить группировку по этим данным и изучить данные дальше.

Загрузить данные

Мы собираемся использовать данные морских упражнений для этого урока. Данные представляют тип диеты и соответствующую ему частоту пульса, измеренную за время в минутах. Вы можете загрузить эти данные с помощью простой команды поиска, а затем после некоторой очистки данные готовы к использованию

  import seaborn as sns
импортировать панд как pd

упражнение = sns.load_dataset ('упражнение')
упражнение.drop ('Безымянный: 0', inplace = True, axis = 'columns')
упражнение ['время'] = упражнение ['время']. ​​str.replace ('мин', '')
упражнение ['время'] = pd.to_numeric (упражнение ['время'])
упражнение.rename (columns = {'time': 'time_mins'}, inplace = True)
упражнение.head ()
  

Группа панд по количеству

В качестве первого шага всем будет интересно сгруппировать данные по одному или нескольким столбцам и подсчитать количество строк в каждой группе. Таким образом, вы можете получить счет, используя функцию размера или счетчика.если вы используете функцию count (), она вернет фрейм данных. Здесь нас интересует группировка по идентификатору и виду (отдых, ходьба, сон и т. Д.) При измерении частоты пульса. Вы можете видеть для идентификатора: 1 и вида отдыха, данные имеют в нем 3 строки, а для ходьбы и бега в данных нет доступных строк.

  grouped = training.groupby (['id', 'kind'], axis = 0)
grouped.count ()
  

Базовое агрегирование

Теперь давайте посмотрим на простые функции агрегирования, которые можно применить к столбцам для этих данных.Итак, если вы видели эти данные, то первое, что вам было бы интересно узнать, - это какова средняя или средняя частота пульса для каждой диеты под каждым идентификатором. Здесь мы сначала сгруппируем по идентификатору и диете, а затем будем использовать функцию среднего, чтобы получить мультииндексный фрейм данных групп со средними значениями для столбца pulse и time_mins. Из этих данных легко понять, что диета с низким содержанием жиров дает меньшую частоту пульса, чем диета без жира. Ничего себе, с помощью этих данных мы развеяли заблуждение о том, что употребление жирной пищи вредно для здоровья.

  упражнения.groupby (['диета']). Mean ()
  

Я надеюсь, что в этот момент вам также будет интересно узнать, каков средний пульс для каждого типа. так давай выясним. Похоже, что в покое самая низкая средняя частота пульса, а в беге - самая высокая, чего и ожидалось.

  упражнения.groupby (['kind']). Mean ()
  

Существуют и другие агрегирующие функции, такие как sum, min, max, std, var и т. Д. Мы рассмотрим некоторые из этих функций позже в этой публикации.Вы можете проверить эти другие функции

Агрегирующие функции

Результат агрегации будет иметь имена групп в качестве нового индекса вдоль сгруппированной оси. В случае нескольких ключей результатом по умолчанию является мультииндекс, хотя это можно изменить с помощью параметра as_index. Вы можете установить параметр as_index как False

  упражнения.groupby (['id', 'diet'], as_index = False) .agg (sum) .head ()
  

или

Еще можно сбросить_index

  упражнение.groupby (['идентификатор', 'диета']). sum (). head (). reset_index ()
  

Описать

, если вы хотите создать описательную статистику, которая суммирует количество, среднее, стандартное отклонение, процентиль и максимальные значения распределения наборов данных, тогда просто используйте функцию описания для объекта groupby

  grouped = training.groupby (['id', 'диета'])
grouped.describe (). head ()
  

Панды Группировать по нескольким функциям

С сгруппированными сериями или столбцами группы вы также можете использовать список агрегатных функций или набор функций для агрегирования, и результатом будет фрейм данных иерархического индекса

  упражнение.groupby (['id', 'диета']) ['пульс']. agg (['max', 'mean', 'min']). head ()
  

Аналогично для объекта groupby вы можете передать список функций, и он даст агрегированные результаты для всех столбцов в группе

  упражнения.groupby (['id', 'diet']). Agg (['max', 'mean', 'min']). Head ()
  

Лямбда-функция для агрегации

Вы также можете использовать лямбда-функцию для агрегирования с объектом groupby.Итак, здесь я ищу лямбда-функцию для groupby, которая даст мне разницу между максимальным и минимальным значением в каждой группе как для импульса столбца, так и для времени. Результатом будет объект многоиндексного фрейма данных с переименованием столбца в diff

.
  grouped = training.groupby (['id', 'diet']). Agg ([lambda x: x.max () - x.min ()]). Rename (columns = {'': 'diff'})
grouped.head ()
  

Pandas groupby объединяет несколько столбцов с помощью именованной агрегации

Согласно документации Pandas, для поддержки агрегации по столбцу с контролем над именами выходных столбцов pandas принимает специальный синтаксис в GroupBy.agg (), известную как «именованная агрегация», где

  1. Ключевые слова - это имена выходных столбцов
  2. Значения представляют собой кортежи, первый элемент которых является столбцом для выбора, а второй элемент - агрегированием, применяемым к этому столбцу. Pandas предоставляет pandas.NamedAgg namedtuple с полями [‘column’, ‘aggfunc’], чтобы было понятнее, каковы аргументы. Как обычно, агрегирование может быть вызываемым или строковым псевдонимом.

Итак, мы можем указать для каждого столбца, какую функцию агрегирования мы хотим применить, и дать ей индивидуальное имя.

  импортировать numpy как np
упражнение.groupby (['id', 'диета']). agg (min_pulse = pd.NamedAgg (column = 'pulse', aggfunc = 'min'),
    max_time = pd.NamedAgg (столбец = 'time_mins', aggfunc = 'max'),
   average_pulse = pd.NamedAgg (столбец = 'pulse', aggfunc = np.mean)). head (10)
  

Индексирование столбцов

Объект groupby может быть проиндексирован по столбцу, и результатом будет объект Groupby Series. Давайте воспользуемся серией groupby по объекту time_mins и рассчитаем его среднее значение.Таким образом, мы получаем общее время для каждого вида.

  упражнения.groupby ('kind') ['time_mins']. Mean ()
  

  упражнения.groupby ('kind') ['pulse']. Mean ()
  

Панды groupby get_group

Еще один полезный метод выбора группы из объекта groupby, чтобы из объекта groupby мы хотели получить вид - прогулка, и это дает фрейм данных со всеми строками прогулочной группы. В основном он дает вам все строки группы, которую вы ищете

  сгруппировано = упражнение.groupby ('добрый')
grouped.get_group ('ходьба'). head ()
  

для объекта, сгруппированного по нескольким столбцам:

  grouped = training.groupby (['вид', 'диета'])
grouped.get_group (('ходьба', 'без жира')). head ()
  

Итерационная группа по

, если вы хотите перебрать каждую группу для некоторой ручной операции, вы можете использовать что-то вроде этого, и он вернет либо серию, либо фрейм данных

  для имени, группы в сгруппированных:
   печать (имя)
   печать (группа)
  

Pandas SQL group, имея

, вы можете запросить мультииндексный фрейм данных, используя функцию запроса или фильтр.Прочтите этот блог о том, как использовать фильтры для объекта groupby

  grouped = training.groupby (['id', 'diet']). Agg ('count'). Head ()
# То же, что и SQL с
grouped.query ('пульс> 2')
  

Группировать по совокупной сумме

Итак, вы хотите сделать кумулятивную сумму всех импульсов и time_mins для каждой группы, что означает сложение значений этих столбцов для каждой группы

  упражнение.groupby (['идентификатор', 'диета']). Agg (сумма) .groupby ('диета'). Cumsum ()
  

Фильтрация многоиндексных столбцов

Существует небольшой обходной путь для фильтрации многоиндексного сгруппированного фрейма данных.Предположим, вы хотите получить все строки, в которых максимальное значение импульса, минимальная разница больше 10, а максимальное значение time_mins больше или равно 30

  grouped [(grouped [('pulse', 'diff')]> 10) & (grouped [('time_mins', 'max')]> = 30)]
  

Преобразование и фильтр

Используя преобразование, вы можете создать новый столбец с агрегированными данными и вернуть исходный фрейм данных. Тогда как фильтр можно использовать как в SQL. У меня есть подробный блог, в котором рассказывается о том, как использовать Transform и Filter с groupby.Пожалуйста, проверьте эту ссылку.

Функция Groupby Apply

Мы также можем использовать apply и передавать функцию каждой группе в объекте groupby. Скажем, вы хотите вдвое снизить частоту пульса в каждой группе, поэтому мы можем сначала сгруппировать ее по идентификатору, а затем использовать apply и передать нашу настроенную функцию, чтобы она вернула фрейм данных со всеми строками группы и их половинной частотой пульса.

  def div_by_half (x):
    # x - DataFrame значений группы
    x ['пульс'] = x ['пульс'] / 2
    вернуть х

упражнение.groupby ('идентификатор'). применить (norm_by_data2)
  

Pandas groupby объединить в список

Много раз мы видели, что вместо применения функции агрегирования мы хотели, чтобы значения каждой группы были связаны в список. Итак, если вы хотите перечислить все time_mins в каждой группе по идентификатору и диете, то вот как вы можете это сделать

  упражнения.groupby (['id', 'diet']) ['time_mins']. Apply (list)
  

Условная группа по подсчету

Это интересный.Предположим, вы хотите сгруппировать данные по идентификатору и диете и хотите подсчитать весь пульс, который равен 85

.
  упражнения.groupby (['id', 'diet']) ['pulse']. Apply (lambda x: x [x == 85] .count ())
  

Этот пост был очень подробным введением в группу pandas и все возможности и функции, которые можно использовать вместе с ней. В качестве следующего шага вы можете запустить эти коды и поэкспериментировать с другими функциями агрегирования, вникнуть в детали кода и получить еще много интересных результатов.Невозможно описать все сценарии и варианты использования, связанные с groupby, в одном сообщении блога. Я постараюсь осветить другие функции и варианты использования в своих следующих блогах. Дайте мне знать, если вы найдете этот блог полезным или у вас есть какие-либо предложения в разделах комментариев ниже.

панда - Викисловарь

Английский [править]

Этимология 1 [править]

Заимствовано из французского panda , окончательного происхождения неясного, но, вероятно, из второго элемента nigálya-pónya , местного названия красной панды, записанного в Непале и Сиккиме Брайаном Хоутоном Ходжсоном (1800 или 1801 - 1894 гг.) этнолог, натуралист и британский житель Непала, [1] , возможно, из Непала (nĩgāle, «относящийся к определенному виду бамбука») (прилагательная форма निँगालो (nĩgālo), вариант निङालो (niṅālo, « Drepanostachyum intermedium , разновидность бамбука»)) [2] + региональное тибетское название животного (сравните региональное тибетское ཕོ་ ཉ (фонья, «посланник»)). [3]

Атрибутивное использование смысла 2 («гигантская панда») обычно относится к характерному черно-белому окрасу шерсти этого животного. [3]

Произношение [править]
Существительное [править]

панда ( множественное число панды )

  1. (теперь редко без уточняющего слова) Красная панда ( Ailurus fulgens ), небольшое енотовидное животное северо-восточной Азии с красноватым мехом и длинным окаймленным хвостом. [с 19 в.]
    Синонимы: медведь кошка (устаревшее), кошка медведь (устаревшее), малая панда, вау (архаичный)
    • 2011 , Анджела Р. Глатстон, «Введение», в Анджеле Р. Глатстон, редактор, Red Панда: Биология и сохранение первой панды , Лондон; Берлингтон, Массачусетс: Academic Press, → ISBN , page 7:

      История красной панды в зоопарках начинается примерно через 40 лет после ее открытия. Первый, кого увидели за пределами своего естественного ареала, прибыл в Лондонский зоопарк 22 мая 1869 г. [...] По прибытии в зоопарк, последние выжившие панд были переданы на попечение Авраама Бартлетта, смотрителя зоопарка. [...] В инструкции по кормлению, прилагаемой к panda , говорилось, что ей нужно давать молоко, немного риса и травы каждый день. [...] Бартлетт почувствовал, что предложенная диета не соответствует требованиям, и решил выяснить, что животное примет; [...] К сожалению, хотя эта первая красная панда в зоопарке хорошо питалась, ей не суждено было прожить долгую жизнь, она внезапно умерла ночью 12 декабря 1869 года, спустя немногим более 6 месяцев после прибытия.

  2. (разговорный, также атрибутивно) Сокращение от гигантская панда Ailuropoda melanoleuca »). [с 19 в.]
    Синонимы: пестрый медведь, панда (Канада, США)
  3. (Великобритания, правоохранительные органы, разговорный) Сокращение от panda car («черно-белая полицейская машина»). [с 20 в.]
    • 1975 , Даркус Хоу, редактор, Race Today , Лондон: Race Today Collective, OCLC 49363475 , стр. 279:

      Перед столкновением молодые люди заметили полицейский автомобиль для перевозки личного состава, два микроавтобуса с собаками, автомагистраль, как минимум две панды и одна полицейская машина без опознавательных знаков.

Производные термины [править]
Переводы [править]
Ailuropoda melanoleuca - См. Также перевод на гигантская панда
  • Амхарский: ፓንዳ (панда)
  • Арабский: بَنْدَة f (banda), بانْدا m или f (ba: n da 🙂
  • Арагонский: панда м
  • Армянский: պանդա (hy) (panda)
  • Ассамский: বৰ পাণ্ডা (бор панда), ডাঙৰ পাণ্ডা (данор панда), পাণ্ডা ভালুক (панда бхалук)
  • Белорусский: па́нда f (pánda)
  • бенгальский: পান্ডা (bn) (panḍa)
  • Болгарский: па́нда f (pánda)
  • каталонский: panda (ca) m
  • Чероки: ᏥᎾ ᏲᎾ (tsina yona)
  • китайский:
    Кантонский диалект: 熊貓, 熊猫 (hung 4 maau 1 ), 大熊貓, 大熊猫 (daai 6 hung 4 maau 1 )
    Китайский: (чж), 熊猫 (чж) (xióngmāo);大熊貓 (чж), 大熊猫 (чж) (dàxióngmāo);貓熊 (zh), 猫熊 (zh) (māoxióng), 大 貓熊 (zh), 大 猫熊 (zh) (dàmāoxióng)
  • Чешский: panda velká f
  • датский: panda (da) m , kæmpepanda c
  • Голландский: panda (nl) m , pandabeer (nl) m
  • Dzongkha: пожалуйста, добавьте этот перевод, если можете
  • Эсперанто: pando
  • Финский: isopanda (фи), jättiläispanda (фи), панда (фи), pandakarhu (фи)
  • Французский: panda (fr) m
  • Грузинский: პანდა (ṗanda), დიდი პანდა (Didi ṗanda), ბამბუკის დათვი (bambuḳis datvi)
  • Немецкий: Panda (de), Pandabär (de) m
  • Греческий: πάντα (el) n (pánta)
  • Гавайский:

Что такое PANDAS / PANS / AE? | Сеть PANDAS

PANDAS (Детские аутоиммунные нейропсихиатрические расстройства, связанные со стрептококковыми инфекциями) возникает, когда стрептококк вызывает неправильный иммунный ответ и приводит к воспалению головного мозга ребенка.В свою очередь, у ребенка быстро начинают проявляться симптомы, изменяющие его жизнь, такие как ОКР, тревога, тики, изменения личности, снижение математических и почерковедческих способностей, сенсорная чувствительность, ограничение в еде и многое другое.

Сведо описал PANDAS в 1990-х годах, когда изучал детское заболевание под названием Sydenham Chorea. Редкое заболевание может возникать при ревматической лихорадке, заболевании сердца, которое может развиться, если не лечить стрептококковую инфекцию группы А. Пациенты с хореей Сиденхама имеют быстрые, нерегулярные непроизвольные движения рук, ног, туловища и лицевых мышц в дополнение к психиатрическим симптомам.

Эти заболевания очень похожи. Неврологи считают, что это влияет на базальные ганглии головного мозга. Оба заболевания (PANDAS и Sydenham Chorea) могут быть переименованы консорциумом в `` энцефалит базальных ганглиев '' в 2019-2020 годах.

По оценкам сети

PANDAS, PANDAS / PANS поражает 1 из 200 детей.

Узнайте больше о базальных ганглиях здесь

КРИТЕРИИ PANDAS

Отличительной чертой PANDAS является внезапное острое и изнурительное начало интенсивной тревоги и лабильности настроения, сопровождающееся обсессивно-компульсивными проблемами и / или тиками в сочетании со стрептококковой инфекцией A (GABHS), которая возникла непосредственно перед симптомами.В некоторых случаях начало заболевания наступает через 4-6 месяцев после стрептококковой инфекции, поскольку антибиотики не полностью уничтожили бактерии. Многие педиатры не знают о латентной изменчивости стрептококковой инфекции - ревматологи и эксперты по стрептококкам.

Если стрептококк не может быть связан с появлением симптомов, NIMH утверждает, что следует изучить возможность PANS (острого педиатрического нейропсихиатрического синдрома).

Острое начало означает оценку Y-BOCS (Обсессивно-компульсивной шкалы Йельского университета)> 20 и / или хроническое тиковое расстройство YGTSS (Йельская глобальная шкала тяжести тиков), часто с множественными тиками.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *