Python Pandas praktische Übung, ein schneller Fortschritt für Anfänger in der Datenverarbeitung!

1. Verwenden Sie read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
2. Umgang mit fehlenden Werten:
   • Fehlende Werte entfernen: df = df.dropna()
   • Fehlende Werte ergänzen: df["column_name"].fillna(value)
3. Datentyp konvertieren: df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
4. Sortieren und gruppieren nach:
   • Sortieren nach: df.sort_values(by="column_name")
   • Gruppe: groupby_object = df.groupby(by="column_name")

2. Datenanalyse

1. Statistiken
   • describe(): Grundlegende Datenstatistiken anzeigen
   • mean(): Durchschnitt berechnen
   • std(): Standardabweichung berechnen
2. Zeichnen Sie das Diagramm:
   • plot(): Generieren Sie verschiedene Diagrammtypen, z. B. Liniendiagramme und Streudiagramme
   • bar(): Balkendiagramm erstellen
   • pie(): Kreisdiagramm erstellen
3. Datenaggregation:
   • agg(): Aggregatfunktionen auf gruppierte Daten anwenden
   • pivot_table(): Erstellen Sie Kreuztabellen zum Zusammenfassen und Analysieren von Daten

3. Datenbetrieb

1. Indexieren und Slicing:
   • loc[index_values]: Daten nach Indexwert abrufen
   • iloc[index_values]: Daten nach Indexposition abrufen
   • query(): Daten nach Bedingungen filtern
2. Datenoperation:
   • append(): Daten an DataFrame anhängen
   • merge(): Zwei oder mehr DataFrames zusammenführen
   • concat(): Mehrere DataFrames zusammenfügen
3. Datenkonvertierung:
   • apply(): Funktion zeilenweise oder spaltenweise anwenden
   • lambda(): Erstellen Sie anonyme Funktionen zur Datentransformation

4. Fortgeschrittene Fähigkeiten

1. Benutzerdefinierte Funktionen: Erstellen und verwenden Sie benutzerdefinierte Funktionen, um die Funktionalität von pandas
zu erweitern
2. Vektorisierungsoperationen: Verwenden Sie die Vektorisierungsfunktionen von NumPy, um die Effizienz zu verbessern
3. Datenbereinigung:
   • str.strip(): Leerzeichen aus Strings
   entfernen
   • str.replace(): Ersetzen Sie Zeichen in einer Zeichenfolge oder einem regulären Ausdruck
   • str.lower(): Zeichenfolge in Kleinbuchstaben umwandeln

5. Fallanwendung

1. Kundendaten analysieren: Kundenverhalten, Kaufmuster und Trends verstehen
2. Finanzdaten verarbeiten: Finanzkennzahlen berechnen, Aktienperformance analysieren
3. Erforschen Sie wissenschaftliche Daten: Verarbeiten Sie Sensordaten und analysieren Sie experimentelle Ergebnisse

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