Comment utiliser les pandas pour l'analyse des données dans Python?

Comment utiliser les pandas pour l'analyse des données dans Python?

Les pandas sont une puissante bibliothèque Python construite sur Numpy, offrant des structures de données et des outils d'analyse de données hautes performances et faciles à utiliser. C'est la pierre angulaire de nombreux flux de travail en science des données à Python. Pour utiliser efficacement les Pandas pour l'analyse des données, vous suivrez généralement ces étapes:

1. Installation: Assurez-vous que les pandas sont installés. Sinon, ouvrez votre terminal ou votre invite de commande et tapez PIP Installez Pandas .
2. Importer des pandas: Commencez votre script Python en important la bibliothèque: Importez des pandas en tant que pd . La pièce en tant que Pd est une convention courante pour raccourcir le nom pour un typage plus facile.

3. Ingestion de données: pandas excelle à la lecture des données provenant de diverses sources. Les fonctions communes incluent:

   • pd.read_csv ('file.csv') : lit les données à partir d'un fichier CSV.
   • pd.read_excel ('file.xlsx') : lit les données d'un excel (File.xlsx ') : lit les données d'un excel Fichier.
   • pd.read_json ('file.json') : lit les données à partir d'un fichier JSON.
   • pd.read_sql ('query', connexion) : lit les données à partir d'une base de données SQL.
   • PD. à partir d'un dictionnaire, de la liste des listes ou du tableau Numpy. Ceci est utile pour créer des dataframes à partir de zéro ou manipuler les structures de données existantes.

4. Exploration des données: Après avoir chargé vos données, explorez-la en utilisant des fonctions comme:

   • .head () : affiche les premiers rangées. Rows.
   • .info () : fournit un résumé du dataframe, y compris les types de données et les valeurs non nuls.
   • .describe () : génère des statistiques descriptives (comte, moyenne, std, min, max, etc.) pour les colonnes numériques.
   • . Dimensions (lignes, colonnes) du dataframe.
5. Manipulation et analyse des données: C'est là que la puissance réelle des pandas est disponible. Matplotlib et Seaborn pour créer des parcelles directement à partir de votre dataframe.
6. Sortie de données: Enfin, vous pouvez enregistrer vos données traitées dans divers formats en utilisant des fonctions comme .to_csv () , .to_excel () , Fonctions Pandas pour la manipulation des données? <p> Pandas offre un riche ensemble de fonctions pour la manipulation des données. Voici quelques-uns des plus fréquemment utilisés: </p> <ul> <li> <p> <strong> Sélection et indexation: </strong> </p> <ul> <li> <code> [] : sélection de base à l'aide d'étiquettes de colonnes ou d'indexation booléenne. df ['Column_name'] Sélectionne une seule colonne; df [boolean_condition] Sélectionne les lignes en fonction d'une condition.
7. .loc [] : indexation basée sur les étiquettes. Permet de sélectionner des lignes et des colonnes par leurs étiquettes. df.loc [ROW_LABEL, Column_label]
8. .iloc [] : indexation basée sur des entiers. Permet de sélectionner des lignes et des colonnes par leurs positions entières. df.iloc [row_index, column_index]

9. Cleaning de données:

   • .dropna () : supprime les lignes ou les valeurs manquantes.
   • . valeur ou méthode (par exemple, moyenne, médiane).
   • .replace () : remplace les valeurs par d'autres valeurs.

10. Transformation de données:

    • .Apply () colonne.
    • .groupBy () : regroupe les données basées sur une ou plusieurs colonnes pour l'agrégation ou d'autres opérations.
    • .Pivot_Table () : crée un tableau pivot pour résumer les données.
    • . colonnes.
    • .merge () : rejoint les dataframes basés sur les colonnes communes.
    • .Concat () : concaténe les données de données verticalement ou horizontalement.

11. Dona. AGLÉGATION:

    • .sum () , .mean () , .max () , .min () , .Count () , .std () , etc. Statistiques.

Comment puis-je nettoyer et préparer efficacement les données à l'aide de pandas?

Le nettoyage et la préparation efficaces des données avec les pandas impliquent une approche systématique:

1. Gestion des valeurs manquantes: Identifier les valeurs manquantes en utilisant .isnull (). Décidez de supprimer des lignes avec des données manquantes ( .dropna () ), remplissez-les d'une valeur appropriée ( .fillna () - moyenne, médiane, mode ou constante), ou utilisez des techniques d'imputation plus sophistiquées (par exemple, les imputés de Scikit-Learn). Utilisez .astype () pour convertir les types de données (par exemple, les chaînes en nombres, les dates en objets DateTime). Des types de données incorrects peuvent entraver l'analyse.
2. Détection et manipulation des valeurs aberrantes: Identifier les valeurs aberrantes à l'aide de parcelles de boîte, de tracés de dispersion ou de méthodes statistiques (par exemple, IQR). Décidez de les supprimer, de les transformer (par exemple, de transformation de journal) ou de les plafonner.
3. Transformation de données: Standardiser ou normaliser les fonctionnalités numériques si nécessaire (en utilisant standardcaler ou Minmaxscaler de Scikit-LEARN). Ceci est crucial pour de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique.
4. Déduplication des données: Supprimer les lignes en double en utilisant .drop_duplicate () .
5. L'ingénierie des fonctionnalités: Créez de nouvelles fonctionnalités à partir de celles existantes si elles peuvent améliorer vos performances d'analyse ou de modèle. Cela peut impliquer la combinaison de colonnes, la création de rapports ou l'extraction d'informations des chaînes.
6. cohérence des données: Assurer la cohérence de la représentation des données (par exemple, les formats de date de normalisation, les incohérences d'adresses dans les variables catégorielles). Données.

Quelles sont les meilleures pratiques d'utilisation des pandas pour améliorer le flux de travail d'analyse des données?

Pour améliorer votre flux de travail de pandas, considérez ces meilleures pratiques:

1. Utilisez des noms variables significatifs: Choisissez des noms clairs et descriptifs pour les fromages de données et les colonnes pour améliorer la lecture. Opérations: pandas permet de chaîner plusieurs opérations ensemble pour un code plus concis et plus efficace.
2. Utilisez des opérations vectorisées: Évitez les boucles explicites chaque fois que possible. Les pandas sont optimisés pour les opérations vectorisées, qui sont beaucoup plus rapides.
3. Gestion de la mémoire: pour des ensembles de données très grands, envisagez d'utiliser des techniques comme ChunkSize dans pd.read_csv () pour lire les données dans des chunks plus petits, ou des bibliothèques explorées comme Dask ou Vaex pour Out-Of Corre calcul.
4. Profilage: Utilisez des outils de profilage pour identifier les goulots d'étranglement dans votre code. Cela aide à optimiser les performances.
5. Documentation: Écrivez des commentaires clairs et concis dans votre code pour expliquer vos étapes de nettoyage et de transformation des données.
6. Contrôle de version: Utilisez Git ou un système de contrôle de version similaire pour suivre les modifications de votre code et de données.
8. Consiest Résultats.
9. Modulariser votre code: décomposer les grandes tâches en fonctions plus petites et réutilisables.
10. Explorer les fonctions intégrées de Pandas: avant d'écrire des fonctions personnalisées, vérifiez si Pandas offre déjà une fonction pour accomplir la tâche. Les pandas sont incroyablement riches en fonctionnalités, et l'utilisation de fonctions intégrées est souvent plus efficace et maintenable.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!