Erfahren Sie, wie Sie häufig verwendete Pandas-Funktionen verwenden, um große Datenmengen einfach zu verarbeiten

Beherrschen Sie die allgemeinen Funktionen der Pandas-Bibliothek und verarbeiten Sie Big Data problemlos.

Mit dem Aufkommen des Big-Data-Zeitalters ist die Datenverarbeitung immer wichtiger geworden, und die Pandas-Bibliothek ist die wichtigste Da es sich um eine häufig verwendete Datenverarbeitungsbibliothek in Python One handelt, sind ihre leistungsstarken Funktionen und flexiblen Verarbeitungsmethoden bei den meisten Datenanalysten und Wissenschaftlern beliebt. In diesem Artikel werden einige häufig verwendete Funktionen in der Pandas-Bibliothek vorgestellt und spezifische Codebeispiele bereitgestellt, um den Lesern den schnellen Einstieg und die einfache Verarbeitung großer Datenmengen zu erleichtern.

1. Lesen und Schreiben von Daten

pandas bietet verschiedene Möglichkeiten zum Lesen von Daten. Am häufigsten wird das Lesen von CSV-Dateien verwendet. Verwenden Sie die Funktion pandas.read_csv(), um die CSV-Datei direkt in ein DataFrame-Objekt einzulesen. pandas.read_csv()函数可以直接将csv文件读取为一个DataFrame对象。

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('data.csv')

同样地，我们可以使用pandas.DataFrame.to_csv()函数将DataFrame对象写入到csv文件。

# 将DataFrame对象写入csv文件
data.to_csv('result.csv', index=False)

2. 查看数据

在处理大数据时，首先需要了解数据的整体情况。pandas提供了几个常用的函数，可以帮助我们查看数据的前几行、后几行以及整体的统计摘要信息。

• head()函数可以查看DataFrame的前几行，默认显示前5行。

# 查看前5行数据
print(data.head())

• tail()函数可以查看DataFrame的后几行，默认显示后5行。

# 查看后5行数据
print(data.tail())

• describe()函数可以查看DataFrame的统计摘要信息，包括计数、平均值、标准差、最小值、最大值等。

# 查看统计摘要信息
print(data.describe())

3. 数据筛选与过滤

在处理大数据时，我们常常需要根据特定条件对数据进行筛选与过滤。pandas提供了多个常用的函数，可以帮助我们实现这一功能。

• 使用loc[]函数可以通过标签筛选数据。

# 筛选某一列中值大于10的数据
filtered_data = data.loc[data['column'] > 10]

• 使用isin()函数可以根据一个列表中的值进行筛选。

# 筛选某一列中值在列表[1,2,3]中的数据
filtered_data = data[data['column'].isin([1, 2, 3])]

• 使用query()函数可以根据条件表达式进行筛选。

# 筛选某一列中值大于10且小于20的数据
filtered_data = data.query('10 < column < 20')

4. 数据排序与重排

处理大数据时，数据的排序和重排经常是必不可少的操作。pandas提供了多个函数，可以帮助我们实现这一功能。

• 使用sort_values()函数可以按照指定的列对数据进行排序。

# 按照某一列的值对数据进行升序排序
sorted_data = data.sort_values(by='column', ascending=True)

• 使用sort_index()函数可以按照索引对数据进行排序。

# 按照索引对数据进行升序排序
sorted_data = data.sort_index(ascending=True)

5. 数据分组与聚合

在处理大数据时，常常需要根据某些条件进行数据分组，并对每个组进行聚合计算。pandas提供了多个函数，可以帮助我们完成这个任务。

• 使用groupby()函数可以根据某一列进行分组。

# 根据某一列进行分组
grouped_data = data.groupby('column')

• 使用agg()函数可以对分组后的数据进行聚合计算。

# 对分组后的数据进行求和操作
sum_data = grouped_data.agg({'column': 'sum'})

6. 数据合并与连接

在处理大数据时，常常需要将多个数据集合并或连接在一起。pandas提供了多个函数，可以帮助我们实现这一功能。

• 使用merge()函数可以根据指定的列将两个数据集合并在一起。

# 按照某一列进行合并
merged_data = pd.merge(data1, data2, on='column')

• 使用concat()

  # 按行连接两个数据集
  concatenated_data = pd.concat([data1, data2], axis=0)

Ähnlich können wir die Funktion pandas.DataFrame.to_csv() verwenden, um das DataFrame-Objekt in eine CSV-Datei zu schreiben.

rrreee

Daten anzeigen

🎜🎜Beim Umgang mit Big Data müssen Sie zunächst die Gesamtsituation der Daten verstehen. Pandas bietet mehrere häufig verwendete Funktionen, die uns dabei helfen können, die ersten paar Zeilen, die letzten paar Zeilen und allgemeine statistische Zusammenfassungsinformationen der Daten anzuzeigen. Die Funktion 🎜

🎜head() kann die ersten paar Zeilen von DataFrame anzeigen, und die ersten 5 Zeilen werden standardmäßig angezeigt. Die Funktion 🎜🎜rrreee
🎜tail() kann die letzten paar Zeilen des DataFrame anzeigen, und die letzten 5 Zeilen werden standardmäßig angezeigt. Die Funktion 🎜🎜rrreee
🎜describe() kann die statistischen Zusammenfassungsinformationen von DataFrame anzeigen, einschließlich Anzahl, Mittelwert, Standardabweichung, Minimalwert, Maximalwert usw. 🎜🎜rrreee

🎜Datenüberprüfung und -filterung🎜🎜🎜Bei der Verarbeitung großer Datenmengen müssen wir die Daten häufig anhand bestimmter Bedingungen überprüfen und filtern. Pandas bietet mehrere häufig verwendete Funktionen, die uns dabei helfen, diese Funktion zu erreichen. 🎜

🎜Verwenden Sie die Funktion loc[], um Daten nach Tags zu filtern. 🎜🎜rrreee
🎜Verwenden Sie die Funktion isin(), um basierend auf den Werten in einer Liste zu filtern. 🎜🎜rrreee
🎜Verwenden Sie die Funktion query(), um basierend auf bedingten Ausdrücken zu filtern. 🎜🎜rrreee

🎜Sortieren und Neuanordnen von Daten🎜🎜🎜Beim Umgang mit großen Datenmengen sind das Sortieren und Neuanordnen von Daten oft wesentliche Vorgänge. Pandas bietet mehrere Funktionen, die uns dabei helfen, diese Funktion zu erreichen. 🎜

🎜Verwenden Sie die Funktion sort_values(), um Daten nach angegebenen Spalten zu sortieren. 🎜🎜rrreee
🎜Verwenden Sie die Funktion sort_index(), um Daten nach Index zu sortieren. 🎜🎜rrreee

🎜Datengruppierung und -aggregation🎜🎜🎜Bei der Verarbeitung großer Datenmengen ist es häufig erforderlich, Daten nach bestimmten Bedingungen zu gruppieren und Aggregationsberechnungen für jede Gruppe durchzuführen. Pandas bietet mehrere Funktionen, die uns bei der Bewältigung dieser Aufgabe helfen. 🎜

🎜Verwenden Sie die Funktion groupby(), um nach einer bestimmten Spalte zu gruppieren. 🎜🎜rrreee
🎜Verwenden Sie die Funktion agg(), um Aggregationsberechnungen für gruppierte Daten durchzuführen. 🎜🎜rrreee

🎜Daten zusammenführen und verbinden🎜🎜🎜Beim Umgang mit Big Data ist es oft notwendig, mehrere Datensätze zusammenzuführen oder zu verbinden. Pandas bietet mehrere Funktionen, die uns dabei helfen, diese Funktion zu erreichen. 🎜

🎜Verwenden Sie die Funktion merge(), um zwei Datensätze basierend auf angegebenen Spalten zusammenzuführen. 🎜🎜rrreee
🎜Verwenden Sie die Funktion concat(), um mehrere Datensätze in Zeilen oder Spalten zusammenzufügen. 🎜🎜rrreee🎜Das Obige stellt einige häufig verwendete Funktionen und spezifische Codebeispiele der Pandas-Bibliothek vor. Ich hoffe, dass es den Lesern bei der Verarbeitung großer Datenmengen hilfreich sein wird. Natürlich verfügt die Pandas-Bibliothek über leistungsfähigere Funktionen und Sie können offizielle Dokumente und andere Materialien weiter erkunden, wenn es um komplexere Szenarien geht. Ich wünsche mir, dass die Leser problemlos mit Big Data umgehen und bessere Analyseergebnisse erzielen können! 🎜

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