Datenexploration mit Pandas: Ein Leitfaden für Einsteiger

Datenexploration mit Pandas: Ein Leitfaden für Anfänger

Einführung

In der Welt der Datenwissenschaft ist Pandas eines der leistungsstärksten Tools zur Datenbearbeitung und -analyse in Python.
Pandas basiert auf der NumPy-Bibliothek und bietet Datenstrukturen und Funktionen
die die Datenanalyse schnell und einfach machen, vom Laden von Datensätzen bis hin zu deren Transformation und Zusammenfassung.

Wenn Sie neu in der Datenwissenschaft oder in Python sind, führt Sie dieser Leitfaden in die Grundlagen der Datenexploration mit Pandas ein und behandelt wesentliche Techniken, die für jedes Datenprojekt von grundlegender Bedeutung sind.

In diesem Leitfaden befassen wir uns mit Folgendem:
•So laden Sie Daten in Pandas
•Grundlegende Methoden zum Überprüfen und Erkunden von Daten
•Techniken zum Filtern, Sortieren und Zusammenfassen von Daten
•Umgang mit fehlenden Werten

Lassen Sie uns mit Pandas zur Datenerforschung übergehen!

Daten werden geladen
Der erste Schritt in jedem Datenanalyseprojekt ist das Laden Ihrer Daten in einen Pandas DataFrame, den
Primäre Datenstruktur in Pandas.

DataFrames sind zweidimensionale Strukturen, die Daten in Zeilen und Spalten speichern, ähnlich wie eine Tabellenkalkulation.

Um Pandas auf Python zu installieren, verwenden Sie diesen Befehl:
py -m pip install pandas
(Stellen Sie sicher, dass der PC mit WLAN verbunden ist, um Pandas herunterzuladen)

CSV- und Excel-Dateien laden

Um einen Datensatz zu laden, können wir die Funktion pd.read_csv() für CSV-Dateien oder pd.read_excel() für
verwenden Excel-Dateien.

Pandas als PD importieren
Um eine CSV-Datei zu laden
df = pd.readcsv('path/to/your/file.csv')
Um eine Excel-Datei zu laden
df = pd.readexcel('path/to/your/file.xlsx')
Nach dem Laden der Daten enthält der DataFrame df den Datensatz, der zur Erkundung und Bearbeitung bereitsteht.

Daten erkunden
Sobald die Daten geladen sind, besteht der nächste Schritt darin, sie zu erkunden und ein Gefühl für ihre Struktur, ihren Inhalt und potenzielle Probleme zu bekommen.

Hier sind einige grundlegende Methoden zur Überprüfung Ihrer Daten:

Inspizieren der ersten Zeilen
Um den oberen Rand des Datensatzes anzuzeigen, verwenden Sie die Methode head(). Standardmäßig werden die ersten fünf Zeilen angezeigt, aber Sie
kann eine andere Nummer angeben.
Zur Anzeige der ersten 5 Zeilen
print(df.head())
Ebenso können Sie tail() verwenden, um die letzten Zeilen anzuzeigen.

Datenstruktur und -typen prüfen
Um eine Zusammenfassung Ihres Datensatzes anzuzeigen, einschließlich Spaltennamen, Datentypen und Nicht-Null-Werten, verwenden Sie
info()Methode.
Um eine Zusammenfassung des DataFrame zu erhalten
print(df.info())

Dies bietet einen schnellen Überblick über den Datensatz und kann Ihnen dabei helfen, Spalten mit fehlenden Daten oder unerwarteten Datentypen zu identifizieren.

Zusammenfassende Statistik
Für numerische Daten liefert beschreiben() zusammenfassende Statistiken wie Mittelwert, Median, Mindest- und Höchstwerte.

Um zusammenfassende Statistiken zu erhalten
print(df.describe())

Grundlegende Datenmanipulation
Bei der Datenexploration müssen häufig Daten gefiltert, sortiert und zusammengefasst werden, um Erkenntnisse zu gewinnen.
Pandas macht dies mit ein paar integrierten Methoden einfach.

Daten filtern
Sie können Zeilen basierend auf Bedingungen filtern, indem Sie die Funktion loc[] verwenden oder Bedingungen direkt auf den DataFrame anwenden.

Um Zeilen zu filtern, in denen eine Spalte eine Bedingung erfüllt
filtereddf = df[df['Spaltenname'] > irgendein Wert]

Oder mit loc[]

filtered_df = df.loc[df['column_name'] > some_value]

Daten sortieren
Um die Daten nach einer bestimmten Spalte zu sortieren, verwenden Sie die Methode sort_values(). Sie können in aufsteigender oder absteigender Reihenfolge sortieren.
Zum Sortieren nach einer Spalte in aufsteigender Reihenfolge
sorted_df = df.sort_values(by='column_name')
Um eine Spalte in absteigender Reihenfolge zu sortieren
sorted_df = df.sort_values(by='column_name', aufsteigend=False)

Daten zusammenfassen
Die Funktion groupby() ist nützlich zum Zusammenfassen von Daten. Sie können beispielsweise den Mittelwert eines
berechnen Spalte für jede Kategorie in einer anderen Spalte.

Um nach einer Spalte zu gruppieren und den Mittelwert einer anderen Spalte zu berechnen
groupeddf = df.groupby('categorycolumn')['numericcolumn'].mean()

Umgang mit fehlenden Daten
Fehlende Daten sind ein häufiges Problem in realen Datensätzen und Pandas bietet mehrere Möglichkeiten, damit umzugehen.

Fehlende Werte löschen
Wenn in einer Zeile oder Spalte Werte fehlen und Sie diese entfernen möchten, verwenden Sie dropna().
Zeilen mit fehlenden Werten löschen
dfdropped = df.dropna()
Spalten mit fehlenden Werten löschen
dfdropped = df.dropna(axis=1)
Fehlende Werte ergänzen
Um fehlende Werte durch einen bestimmten Wert (z. B. den Mittelwert der Spalte) zu ersetzen, verwenden Sie fillna().

Füllen Sie fehlende Werte mit dem Mittelwert einer Spalte
df['columnname'].fillna(df['columnname'].mean(), inplace=True)
Der angemessene Umgang mit fehlenden Daten ist entscheidend, um Fehler zu vermeiden und die Qualität Ihrer Analyse sicherzustellen.

Fazit

Die Beherrschung von Pandas ist für jedes Data-Science-Projekt unerlässlich, da Sie damit erkunden, bereinigen und
können Daten effektiv transformieren. In diesem Leitfaden haben wir erläutert, wie man Daten lädt, prüft und grundlegende Daten durchführt
Manipulation und Umgang mit fehlenden Werten, alles grundlegende Schritte für die Datenexploration. Wenn Sie vorankommen,
Pandas bietet noch leistungsfähigere Funktionen für die komplexe Datenanalyse und -manipulation.
Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Pandas-Dokumentation oder in weiteren Tutorials unter
Die offizielle Dokumentationsseite von Python.
Mit diesen Grundlagen sind Sie bereit, Ihre Reise in die Datenexploration mit Pandas zu beginnen. Schnappen Sie sich einen Datensatz
von einer Quelle wie Kaggle oder dem UCI Machine Learning Repository und setzen Sie diese Techniken in die Praxis um.

Geschrieben von: Aniekpeno Thompson
Ein leidenschaftlicher Data Science-Enthusiast. Lassen Sie uns gemeinsam die Zukunft der Data Science erkunden

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