Instanzorientierte Pandas-Datenanalysemethode: Praktischer Kampf gegen Datenladen und Feature-Engineering

Pandas-Datenanalysemethode in der Praxis: Vom Laden der Daten bis zum Feature-Engineering sind spezifische Codebeispiele erforderlich

Einführung:
Pandas ist eine weit verbreitete Datenanalysebibliothek in Python, die eine Fülle von Datenverarbeitungs- und Analysetools bietet. In diesem Artikel wird die spezifische Methode vom Datenladen bis zum Feature-Engineering vorgestellt und relevante Codebeispiele bereitgestellt.

1. Datenladen
Das Laden von Daten ist der erste Schritt der Datenanalyse. In Pandas können Sie verschiedene Methoden zum Laden von Daten verwenden, darunter das Lesen lokaler Dateien, das Lesen von Netzwerkdaten, das Lesen von Datenbanken usw.

1. Lokale Dateien lesen
   Verwenden Sie die Funktion read_csv() von Pandas, um lokale CSV-Dateien einfach zu lesen. Hier ein Beispiel:

import pandas as pd

data = pd.read_csv("data.csv")

2. Netzwerkdaten lesen
   Pandas bietet auch die Funktion, Netzwerkdaten zu lesen. Sie können die Funktion read_csv() verwenden und die Netzwerkadresse als Parameter übergeben. Das Beispiel sieht wie folgt aus:

import pandas as pd

url = "https://www.example.com/data.csv"
data = pd.read_csv(url)

3. Datenbank lesen
   Wenn die Daten in der Datenbank gespeichert sind, können Sie die Funktion read_sql() verwenden von Pandas bereitgestellt, um es zu lesen. Zuerst müssen Sie die SQLAlchemy-Bibliothek von Python verwenden, um eine Verbindung zur Datenbank herzustellen, und dann die Funktion read_sql() von Pandas verwenden, um die Daten zu lesen. Das Folgende ist ein Beispiel:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///database.db')
data = pd.read_sql("SELECT * FROM table", engine)

2. Datenvorschau und -verarbeitung
Nach dem Laden der Daten können Sie die von Pandas bereitgestellten Methoden zur Vorschau und Vorverarbeitung der Daten verwenden.

1. Datenvorschau
   Sie können die Methoden head() und tail() verwenden, um eine Vorschau der ersten und letzten Datenzeilen anzuzeigen. Zum Beispiel:

data.head()  # 预览前5行
data.tail(10)  # 预览后10行

2. Datenbereinigung
   Das Bereinigen von Daten ist einer der wichtigen Schritte bei der Datenanalyse. Pandas bietet eine Reihe von Methoden zum Umgang mit fehlenden Werten, doppelten Werten und Ausreißern.

• Umgang mit fehlenden Werten
  Sie können die Funktion isnull() verwenden, um festzustellen, ob es sich bei den Daten um einen fehlenden Wert handelt, und dann die Methode fillna() verwenden, um die fehlenden Werte einzugeben. Das Folgende ist ein Beispiel:

data.isnull()  # 判断缺失值
data.fillna(0)  # 填充缺失值为0

• Umgang mit doppelten Werten
  Verwenden Sie die Methode „duplicated()“, um zu bestimmen, ob es sich bei den Daten um einen doppelten Wert handelt, und verwenden Sie dann die Methode „drop_duplicates()“, um doppelte Werte zu entfernen. Der Beispielcode lautet wie folgt:

data.duplicated()  # 判断重复值
data.drop_duplicates()  # 去除重复值

• Umgang mit Ausreißern
  Für Ausreißer können Sie bedingte Beurteilungs- und Indexoperationen verwenden, um sie zu verarbeiten. Das Folgende ist ein Beispiel:

data[data['column'] > 100] = 100  # 将大于100的值设为100

3. Feature Engineering
Feature Engineering ist ein wichtiger Schritt in der Datenanalyse. Durch die Umwandlung von Rohdaten in besser für die Modellierung geeignete Features kann die Leistung des Modells verbessert werden. Pandas bietet mehrere Methoden für das Feature-Engineering.

1. Feature-Auswahl
   Sie können Pandas-Spaltenoperationen und bedingte Beurteilungen verwenden, um bestimmte Features auszuwählen. Hier ist ein Beispiel:

selected_features = data[['feature1', 'feature2']]

2. Feature-Kodierung
   Vor der Modellierung müssen Features in eine Form umgewandelt werden, die von maschinellen Lernalgorithmen verarbeitet werden kann. Pandas stellt die Methode get_dummies() für die One-Hot-Codierung bereit. Hier ist ein Beispiel:

encoded_data = pd.get_dummies(data)

3. Feature-Skalierung
   Für numerische Features können Sie die MinMaxScaler()- oder StandardScaler()-Methode von Pandas für die Feature-Skalierung verwenden. Der Beispielcode lautet wie folgt:

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

4. Feature-Konstruktion
   Neue Features können erstellt werden, indem grundlegende Operationen und Kombinationen an Original-Features ausgeführt werden. Der Beispielcode lautet wie folgt:

data['new_feature'] = data['feature1'] + data['feature2']

Fazit:
Dieser Artikel stellt die Methode vom Datenladen bis zum Feature-Engineering in der Pandas-Datenanalyse vor und demonstriert verwandte Vorgänge anhand spezifischer Codebeispiele. Mit den leistungsstarken Datenverarbeitungs- und Analysefunktionen von Pandas können wir Datenanalysen und -gewinnung effizienter durchführen. In praktischen Anwendungen können je nach spezifischem Bedarf unterschiedliche Vorgänge und Methoden ausgewählt werden, um die Genauigkeit und Wirkung der Datenanalyse zu verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonInstanzorientierte Pandas-Datenanalysemethode: Praktischer Kampf gegen Datenladen und Feature-Engineering. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!