Erweiterte Cheats für Python Pandas, um das Potenzial der Datenverarbeitung auszuschöpfen!

• Pandas importieren: <code>import <strong class="keylink">pandas</strong> as pdPandas
als PD importieren
• Datenrahmen erstellen: df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"])
• Datenbereinigung: df.dropna(), df.fillna(), df.drop_duplicates()

Datenexploration und Visualisierung:

• Datentypkonvertierung: df.astype("数据类型")
• Typisierte Datenverarbeitung: df["列名"].unique(), df["列名"].value_counts()
• Datenvisualisierung: df.plot(), df.hist(), df.scatterplot()

Datenverarbeitungskenntnisse:

• Zusammenführen und verbinden: pd.merge(df1, df2, on=["列名"])
• Gruppenbetrieb: df.groupby(["分组键"]).agg({"聚合函数"})
• Pivot-Tabelle: df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值"]) df.pivot_table(index=["row
index
• "], columns=["column index"], Values=["value"]) df.apply(lambda x: 自定义函数(x))Benutzerdefinierte Funktion verwenden:

Erweiterte Funktionen:

• df.interpolate(), df.resample()Behandlung fehlender Werte:
• df.resample("时间间隔").mean()Zeitreihenanalyse:
• df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))Datennormalisierung:
• df.parallel_apply(lambda x: 自定义函数(x))Parallele Verarbeitung:

Fallanwendung:

• Datenbereinigung: Crawlen Sie Daten aus dem
Web
• und bereinigen Sie Inkonsistenzen und fehlende Werte.
Datenanalyse:
• Verkaufsdaten analysieren, um Trends, Muster und Ausreißer zu identifizieren.
Datenvisualisierung:
• Erstellen Sie interaktive Dashboards, um wichtige Leistungsindikatoren zu verfolgen. Prädiktive Modellierung: Verwenden Sie Panda für die Datenvorverarbeitung und das Feature-Engineering und erstellen Sie dann Modelle für
Maschinelles Lernen

.

Best Practices:

Speichernutzung optimieren:
• Chunking-Technologie und speicherzugeordnete Dateien.
Verbesserung der Leistung:
• Numpy- und Cython-Integration.
Lesbarkeit des Codes:
• Vereinfachen Sie komplexe Transformationen mithilfe von Pipes und Lambda-Ausdrücken. Skalierbarkeit: Nutzen Sie Parallelverarbeitung und
Cloud Computing

-Dienste.

Beherrschen Sie diese fortgeschrittenen Pandas-Fähigkeiten und Sie werden Ihre Datenverarbeitungsfähigkeiten erheblich verbessern und das volle Potenzial der SperrenDatenanalyse freisetzen. Durch effektive Datenbereinigung, -exploration, -transformation und

Visualisierung🎜 können Sie wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen, fundierte Entscheidungen treffen und das Geschäftswachstum vorantreiben. 🎜

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonErweiterte Cheats für Python Pandas, um das Potenzial der Datenverarbeitung auszuschöpfen!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!