Python Pandas Datenverarbeitungstool, ein Muss für Anfänger!

pandas ist eine leistungsstarke Datenverarbeitungsbibliothek in Python, die speziell für die Verarbeitung strukturierter Daten (z. B. Tabellen) entwickelt wurde. Es bietet umfangreiche Funktionen, die die Datenexploration, -bereinigung, -transformation und -modellierung vereinfachen. Für Anfänger in der Datenanalyse und der Wissenschaft ist die Beherrschung von Pandas von entscheidender Bedeutung.

Datenstruktur

Pandas verwendet zwei Haupt-Datenstrukturen:

• Serie: Eindimensionale Arrays, ähnlich wie NumPy-Arrays, aber mit Beschriftungen (Indizes).
• DataFrame: Eine zweidimensionale Tabelle mit beschrifteten Spalten und Dezimalstellen.

Datenimport und -export

• Daten importieren: Importieren Sie Daten aus CSV-, Excel- und anderen Dateien mit Funktionen wie read_csv(), read_<code>read_csv()、read_<strong class="keylink">excel</strong>()excel
().
• Daten exportieren: to_csv()、to_excel() Verwenden Sie Funktionen wie
, um Daten in eine Datei zu exportieren.

Datenexploration

• Daten anzeigen: head() 和 t<strong class="keylink">ai</strong>l() Verwenden Sie die Funktionen head() und t
ai
• l(), um die vorhergehenden und folgenden Datenzeilen anzuzeigen. info()Dateninformationen verstehen:
Verwenden Sie
• -Funktionen, um Informationen zu Datentypen, fehlenden Werten und Statistiken abzurufen. describe()Statistik
Verwenden Sie die Funktion

, um Datenstatistiken wie Mittelwert, Median und Standardabweichung zu berechnen.

Datenbereinigung

• dropna() 或 fillna()Umgang mit fehlenden Werten:
Verwenden Sie die Funktion
• , um fehlende Werte zu löschen oder zu ergänzen. duplicated() 函数标识重复行并使用 drop_duplicates()Behandeln Sie doppelte Daten:
Verwenden Sie die Funktion
• , um sie zu entfernen. clip() 函数限制异常值或使用 replace()Umgang mit Ausreißern:
Ersetzen Sie sie mit der Funktion

.

Datenkonvertierung

• assign() 或 insert()Neue Spalte erstellen:
Verwenden Sie die Funktion
• , um eine neue Spalte basierend auf einer vorhandenen Spalte zu erstellen. query()Daten filtern:
Zeilen oder Spalten anhand bestimmter Kriterien mithilfe boolescher Indizes oder
• Funktionen filtern. groupby() 函数按一个或多个列分组，并使用聚合函数（如 sum()、mean()Gruppierung und Aggregation:
Verwenden Sie
• , um Berechnungen innerhalb von Gruppen durchzuführen. join() 和 merge()Verbinden und zusammenführen:
Verwenden Sie die

-Funktion, um verschiedene DataFrames zu verbinden oder zusammenzuführen.

Datenmodellierung

• astype()Datentypkonvertierung:
Verwenden Sie die Funktion
• , um den Datentyp in den erforderlichen Typ zu konvertieren. get_dummies()Dummy-Variablen erstellen:
Verwenden Sie die Funktion
• , um Dummy-Variablen (One-Hot-Codierung) zur Darstellung kategorialer Daten zu erstellen. sort_values() 和 set_index()Neu anordnen und Index festlegen: Verwenden Sie Funktionen, um Daten neu zu sortieren oder einen neuen Zeilen- oder Spaltenindex festzulegen.

Erweiterte Funktionen

• Zeitreihenverarbeitung: Verwenden Sie DatetimeIndex und Per<code>DatetimeIndex 和 Per<strong class="keylink">io</strong>dIndexio
dIndex, um zeitgestempelte Daten zu verarbeiten.
• Datenvisualisierung: plot() Verwenden Sie Funktionen, um Grafiken und Diagramme zu zeichnen, um Daten zu visualisieren
.
• Benutzerdefinierte Funktion: apply() 和 pipe() Verwenden Sie die Funktion
, um eine benutzerdefinierte Funktion auf einen DataFrame oder eine Serie anzuwenden.

Best Practices

• Verwenden Sie klare Spaltennamen:
Stellen Sie sicher, dass die Spaltennamen leicht verständlich sind und die Daten beschreiben.
• Umgang mit fehlenden Werten:
Berücksichtigen Sie stets fehlende Werte und übernehmen Sie geeignete Strategien, um damit umzugehen.
• Validieren Sie Ihre Daten:
Bevor Sie eine Analyse durchführen, überprüfen Sie Ihre Daten sorgfältig auf Ausreißer oder Fehler.
• Leistung optimieren:
Verwenden Sie geeignete Datentypen und Indizes, um die Leistung von Datenoperationen zu verbessern.
• Verwendung der Dokumentation:
Weitere Informationen zu Funktionen und Fähigkeiten finden Sie in der Pandas-Dokumentation.

Zusammenfassung

Die Beherrschung der Pandas-Bibliothek ist für die effektive Verarbeitung und Analyse von Daten unerlässlich. Durch die Nutzung der leistungsstarken Funktionen können Einsteiger Daten problemlos untersuchen, bereinigen, transformieren und modellieren, um wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen und sie für die weitere Analyse vorzubereiten. 🎜

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