Explication détaillée de la façon dont Python utilise Pandas pour l'analyse des données

Cet article vous apporte des connaissances pertinentes sur Python, parmi lesquelles Pandas est la bibliothèque Python la plus populaire pour l'analyse de données. Il offre des performances hautement optimisées. Cet article utilisera Python pour l'analyse des données. J'espère qu'il sera utile à tout le monde.

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Pandas est la bibliothèque Python la plus populaire pour l'analyse de données. Il offre des performances hautement optimisées, avec un code source backend entièrement écrit en C ou Python.

Nous pouvons analyser les données des pandas des manières suivantes :

• 1.Series

• 2.Data Frame

Series

Series est une dimension unidimensionnelle (1-D) définie dans Les tableaux pandas peuvent être utilisés pour stocker n’importe quel type de données.

CODE # 1

Create Series

# 创建 Series 的程序

# 导入 Panda 库
import pandas as pd

# 使用数据和索引创建 Series
a = pd.Series(Data, index = Index)

here, Data peut être:

• a scalar valeur, qui peut être entier
• A Ndarray
Remarque

 : Par défaut, l'index commence à 0, 1, 2, ...(n-1), où n est la longueur des données.

Code #2

Lorsque les données contiennent des valeurs scalaires

# 使用标量值创建 Series 的程序

# 数值数据
Data =[1, 3, 4, 5, 6, 2, 9]

# 使用默认索引值创建系列
s = pd.Series(Data)	

# 预定义的索引值
Index =['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f', 'g']

# 创建具有预定义索引值的系列
si = pd.Series(Data, Index)

Sortie

 :

Données scalaires avec index par défaut

Données scalaires avec index

Code #3

Lorsque les données contiennent un dictionnaire

# 创建词典 Series 程序
dictionary ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4, 'e':5}

# 创建字典类型 Series
sd = pd.Series(dictionary)

Sortie

 :

Données de type dictionnaire

Code #4

Lorsque les données contiennent Ndarray

# 创建 ndarray series 的程序

# 定义二维数组
Data =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]]

# 创建一系列二维数组
snd = pd.Series(Data)

Sortie

 :

Données comme Ndarray

DataFrame

DataFrames

est une structure de données bidimensionnelle (2D) définie dans les pandas, composée de lignes et de colonnes.

Code #1

Créer un DataFrame

# 创建 DataFrame 的程序

# 导入库
import pandas as pd

# 使用数据创建 DataFrame
a = pd.DataFrame(Data)

Ici, les données peuvent être :

Un ou plusieurs

Dictionnaires

• Une ou plusieurs Séries
• 2D-numpy rayon
• Code #2

Quand les données sont un dictionnaire

# 使用两个字典创建数据框的程序

# 定义字典 1
dict1 ={'a':1, 'b':2, 'c':3, 'd':4}

# 定义字典 2
dict2 ={'a':5, 'b':6, 'c':7, 'd':8, 'e':9}

# 用 dict1 和 dict2 定义数据
Data = {'first':dict1, 'second':dict2}

# 创建数据框
df = pd.DataFrame(Data)

Sortie

 :

DataFrame avec deux dictionnaires

Code #3

Quand les données sont une série

# 创建三个系列的Dataframe的程序
import pandas as pd

# 定义 series 1
s1 = pd.Series([1, 3, 4, 5, 6, 2, 9])

# 定义 series 2
s2 = pd.Series([1.1, 3.5, 4.7, 5.8, 2.9, 9.3])

# 定义 series 3
s3 = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])	

# 定义 Data
Data ={'first':s1, 'second':s2, 'third':s3}

# 创建 DataFrame
dfseries = pd.DataFrame(Data)

Sortie

 :

DataFrame de trois séries

Code #4

Lorsque les données sont un ndarray 2D-numpy

Remarque : Une contrainte doit être maintenue lors de la création d'un DataFrame d'un tableau 2D - les dimensions du tableau 2D doivent être le même.

# 从二维数组创建 DataFrame 的程序

# 导入库
import pandas as pd

# 定义 2d 数组 1
d1 =[[2, 3, 4], [5, 6, 7]]

# 定义 2d 数组 2
d2 =[[2, 4, 8], [1, 3, 9]]

# 定义 Data
Data ={'first': d1, 'second': d2}

# 创建 DataFrame
df2d = pd.DataFrame(Data)

Sortie

 :

DataFrame avec ndarray 2D

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