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In Python beginnen wir heute mit der Einführung einer neuen, häufig verwendeten Berechnungstool-Bibliothek, der berühmten Pandas.
Der vollständige Name von Pandas ist Python Data Analysis Library, ein wissenschaftliches Rechentool basierend auf Numpy. Sein größtes Merkmal besteht darin, dass es strukturierte Daten genau wie Tabellen in einer Datenbank verarbeiten kann, sodass es viele komplexe und erweiterte Vorgänge unterstützt und als erweiterte Version von Numpy betrachtet werden kann. Es kann problemlos vollständige Daten aus einer CSV- oder Excel-Tabelle erstellen und unterstützt viele Schnittstellen zur Batch-Datenberechnung auf Tabellenebene.
pip install pandas复制代码
Wie Numpy geben wir ihm normalerweise einen Alias, wenn wir Pandas verwenden. Der Alias von Pandas ist pd. Die Konvention für die Verwendung von Pandas lautet also:
import pandas as pd复制代码
Wenn Sie diese Zeile ohne Fehler ausführen, bedeutet dies, dass Ihre Pandas installiert wurden. Es gibt zwei weitere Pakete, die im Allgemeinen zusammen mit Pandas verwendet werden. Eines davon ist ebenfalls ein wissenschaftliches Computerpaket namens Scipy und das andere ist ein Toolpaket zur Visualisierung von Daten, genannt Matplotlib. Wir können pip auch verwenden, um diese beiden Pakete zusammen zu installieren. In den folgenden Artikeln wird ihre Verwendung kurz vorgestellt.
pip install scipy matplotlib复制代码
, die einfach als eindimensionales Array oder eindimensionaler Vektor verstanden werden kann. DataFrame ist natürlich eine zweidimensionale Datenstruktur, die als Tabelle oder zweidimensionales Array verstanden werden kann. Werfen wir zunächst einen Blick auf Serien. Es gibt zwei Haupttypen von Daten, die in Serien gespeichert sind. Der eine ist ein Array, das aus einem Datensatz besteht, und der andere ist der Index oder die Bezeichnung dieses Datensatzes. Wir erstellen einfach eine Serie und drucken sie aus, um sie zu verstehen.
Die Werte-Ausgabe hier ist ein Numpy-Array Dies ist nicht überraschend, da Pandas, wie bereits erwähnt, eine auf Numpy basierende wissenschaftliche Computerbibliothek ist und Numpy die unterste Ebene ist. Anhand der gedruckten Indexinformationen können wir erkennen, dass es sich um einen Index vom Typ „Range“ handelt, sowie dessen Bereich und Schrittgröße.
Index ist ein Standardparameter in der Serienkonstruktionsfunktion. Wenn wir ihn nicht ausfüllen, wird standardmäßig ein Bereichsindex für uns generiert, der tatsächlich die Zeilennummer der Daten ist. Wir können den Index der Daten auch selbst angeben. Wenn wir beispielsweise gerade den Indexparameter zum Code hinzufügen, können wir den Index selbst angeben.
Wenn wir den Index des Zeichentyps angeben, ist das vom Index zurückgegebene Ergebnis nicht mehr RangeIndex, sondern Index. Beachten Sie, dass Pandas intern zwischen numerischen Indizes und Zeichenindizes unterscheidet.
Mit dem Index wird er natürlich zum Auffinden von Elementen verwendet. Wir können den Index direkt als Index des Arrays verwenden, und die Wirkung beider ist die gleiche. Darüber hinaus sind auch Indexarrays akzeptabel, und wir können die Werte mehrerer Indizes direkt abfragen.
doppelte Indizes zulässig. Wenn wir Indexabfragen verwenden, erhalten wir ebenfalls mehrere Ergebnisse.
Series unterstützt viele Arten von Berechnungen direkt. Verwenden Sie
: Sie können auch die Operationsfunktion in Numpy verwenden, um einige komplexe mathematische Operationen auszuführen, aber das Ergebnis dieser Berechnung ist ein Numpy-Array. Da es einen Index in der Serie gibt, können wir auch die dict-Methode verwenden, um zu bestimmen, ob der Index in der Serie ist: den Index beim Erstellen angeben Wir können seine Reihenfolge kontrollieren. Natürlich gibt es in Series auch eine isnull-Funktion, die wir auch aufrufen können. Schließlich kann auch der Serien in Pandas sind im Wesentlichen eine Kapselungsschicht auf dem eindimensionalen Numpy-Array, wobei einige verwandte Funktionen wie die Indizierung hinzugefügt wurden. Wir können uns also vorstellen, dass DataFrame tatsächlich eine Kapselung eines Series-Arrays ist, dem weitere datenverarbeitungsbezogene Funktionen hinzugefügt wurden. Sobald wir die Kernstruktur verstanden haben, ist es viel nützlicher, die gesamte Funktion von Pandas zu verstehen, als sich diese APIs einzeln zu merken. Pandas ist ein großartiges Tool für die Python-Datenverarbeitung Als qualifizierter Algorithmus-Ingenieur ist es für uns fast notwendig, es zu wissen. Es ist auch die Grundlage für die Verwendung von Python für maschinelles Lernen und Deep Learning. Laut Umfragedaten werden 70 % der täglichen Arbeit von Algorithmeningenieuren in die Datenverarbeitung investiert, und weniger als 30 % werden tatsächlich für die Implementierung und das Training von Modellen verwendet. Daher können wir die Bedeutung der Datenverarbeitung erkennen. Wenn Sie sich in der Branche weiterentwickeln möchten, reicht es nicht aus, das Modell zu erlernen. Dieser Artikel verwendet mdnice für den Schriftsatz
Zusammenfassung
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDatenverarbeitungsreihe mit Pandas. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!