Umfassende Analyse der Datenanalysefähigkeiten von Pandas: vom Anfänger bis zum Experten

Pandas ist eine der am häufigsten verwendeten Datenanalysebibliotheken in Python, die umfangreiche Funktionen und effiziente Tools für die Datenverarbeitung und -analyse bietet. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Pandas-Datenanalysemethoden vom Einstieg bis zur Beherrschung vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt.

1. Datenimport und grundlegende Vorgänge

1. Pandas-Bibliothek und Datensatz importieren
   Zuerst müssen Sie die Pandas-Bibliothek importieren und den Datensatz laden. Das folgende Codebeispiel kann verwendet werden:

import pandas as pd

# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 加载Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 加载SQL数据库表
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table'
data = pd.read_sql(query, conn)

2. Datenvorschau und grundlegende Informationen
   Als Nächstes können Sie die folgenden Methoden verwenden, um eine Vorschau des Datensatzes anzuzeigen und grundlegende Informationen zu erhalten:

# 预览前5行数据
data.head()

# 预览后5行数据
data.tail()

# 查看数据集的维度
data.shape

# 查看每列的数据类型和非空值数量
data.info()

# 查看每列的描述性统计信息
data.describe()

3. Datenauswahl und -filterung
   Pandas bietet eine Verschiedene Methoden zur Datenauswahl und -filterung, einschließlich der Verwendung von Tags, der Standortindizierung und der bedingten Filterung. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Methoden aufgeführt:

# 使用列标签选择列
data['column_name']

# 使用多列标签选择多列
data[['column1', 'column2']]

# 使用行标签选择行
data.loc[row_label]

# 使用位置索引选择行
data.iloc[row_index]

# 使用条件筛选选择行
data[data['column'] > value]

2. Datenbereinigung und -verarbeitung

1. Verarbeitung fehlender Werte
   Beim Datenbereinigungsprozess ist der Umgang mit fehlenden Werten ein wichtiger Schritt. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Verarbeitungsmethoden aufgeführt:

# 判断每列是否有缺失值
data.isnull().any()

# 删除包含缺失值的行
data.dropna()

# 填充缺失值为特定值
data.fillna(value)

# 使用前一行或后一行的值填充缺失值
data.fillna(method='ffill')
data.fillna(method='bfill')

2. Datentypkonvertierung
   Manchmal muss der Datentyp einer Datenspalte in andere Typen konvertiert werden. Im Folgenden sind einige gängige Konvertierungsmethoden aufgeführt:

# 将列转换为字符串类型
data['column'] = data['column'].astype(str)

# 将列转换为日期时间类型
data['column'] = pd.to_datetime(data['column'])

# 将列转换为数值类型
data['column'] = pd.to_numeric(data['column'])

3. Datenumformung und -zusammenführung
   Während des Datenverarbeitungsprozesses sind manchmal Datenumformungen und -zusammenführungen erforderlich. Im Folgenden sind einige gängige Methoden aufgeführt:

# 转置数据表
data.transpose()

# 合并多个数据表
pd.concat([data1, data2])

# 根据指定列的值合并数据表
pd.merge(data1, data2, on='column_name')

# 根据指定列的值连接数据表
data1.join(data2, on='column_name')

3. Datenanalyse und -visualisierung

1. Datenaggregation und -gruppierung
   Pandas bietet leistungsstarke Datenaggregations- und Gruppierungsfunktionen, mit denen problemlos Statistiken und Datenanalysen durchgeführt werden können. Hier sind einige gängige Methoden:

# 按列进行求和
data.groupby('column').sum()

# 按列进行平均值计算
data.groupby('column').mean()

# 按列进行计数
data.groupby('column').count()

# 按列进行最大值和最小值计算
data.groupby('column').max()
data.groupby('column').min()

2. Datenvisualisierung
   Pandas kombiniert die Zeichenfunktionen der Matplotlib-Bibliothek, um verschiedene Datenvisualisierungsvorgänge durchzuführen. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Visualisierungsmethoden aufgeführt:

# 绘制柱状图
data['column'].plot(kind='bar')

# 绘制折线图
data['column'].plot(kind='line')

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')

# 绘制箱线图
data.plot(kind='box')

Fazit
Dieser Artikel hilft Lesern beim Einstieg in die Pandas-Datenanalyse, indem er einige gängige Datenanalysemethoden der Pandas-Bibliothek vorstellt. Durch spezifische Codebeispiele können Leser diese Methoden besser verstehen und anwenden. Natürlich verfügt Pandas über viele weitere Funktionen und Methoden, die der Leser entsprechend seinen eigenen Bedürfnissen erlernen und eingehend anwenden kann.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonUmfassende Analyse der Datenanalysefähigkeiten von Pandas: vom Anfänger bis zum Experten. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!