Comment utiliser le module pandas pour l'analyse des données dans Python 3.x

Comment utiliser le module pandas pour l'analyse de données en Python 3.x

Introduction :
Dans le domaine de l'analyse des données, la lecture, le nettoyage, le traitement et l'analyse des données sont des tâches indispensables. L'utilisation de pandas, une puissante bibliothèque d'analyse de données, peut grandement simplifier ces tâches. Cet article expliquera comment utiliser le module pandas pour les opérations de base d'analyse de données dans Python 3.x et donnera des exemples de code pertinents.

1. Installer le module pandas
   Tout d'abord, nous devons installer le module pandas. Il peut être installé dans le terminal via la commande suivante :

   pip install pandas

   Une fois l'installation terminée, nous pouvons introduire le module pandas dans le code Python.

2. Importer le module pandas
   Dans le code Python, utilisez le mot-clé import pour importer le module pandas. Généralement, nous utilisons la méthode suivante pour importer le module pandas et l'abréger en pd : import 关键字可以导入 pandas 模块。一般情况下，我们使用以下方式导入 pandas 模块并简写为 pd：

   import pandas as pd

3. 读取数据
   使用 pandas 模块，我们可以读取各种常见的数据文件，比如 CSV 文件、Excel 文件等。以读取 CSV 文件为例，我们可以使用 read_csv() 函数来读取。

   data = pd.read_csv('data.csv')

   这里假设当前目录下存在名为 data.csv 的 CSV 文件，通过以上代码，我们将数据读取到 data 变量中。

4. 数据清洗与处理
   在进行数据分析之前，我们经常需要对数据进行清洗与处理。pandas 提供了丰富的功能来进行这些操作。

4.1. 查看数据
使用 head() 函数可以查看数据的前几行，默认显示前 5 行。

data.head()

4.2. 去除重复数据
使用 drop_duplicates() 函数可以去除数据中的重复行。

data = data.drop_duplicates()

4.3. 缺失值处理
使用 dropna() 函数可以删除包含缺失值的行。

data = data.dropna()

5. 数据分析
   在数据清洗与处理完成后，我们可以开始进行数据分析工作了。pandas 提供了强大的数据操作和分析功能。

5.1. 基本统计信息
使用 describe() 函数可以给出数据集的基本统计信息，包括均值、方差、最小值、最大值等。

data.describe()

5.2. 数据排序
使用 sort_values() 函数可以对特定列的数据进行排序。

data = data.sort_values(by='column_name')

5.3. 数据筛选
使用条件语句可以对数据进行筛选操作。

filtered_data = data[data['column_name'] > 10]

5.4. 数据分组
使用 groupby()

grouped_data = data.groupby('column_name')

Lire les données

En utilisant le module pandas, nous pouvons lire divers fichiers de données courants, tels que les fichiers CSV. , fichiers Excel, etc. En prenant la lecture d'un fichier CSV comme exemple, nous pouvons utiliser la fonction read_csv() pour lire.

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 数据清洗与处理
data = data.drop_duplicates()
data = data.dropna()

# 查看数据
data.head()

# 基本统计信息
data.describe()

# 数据排序
data = data.sort_values(by='column_name')

# 数据筛选
filtered_data = data[data['column_name'] > 10]

# 数据分组
grouped_data = data.groupby('column_name')

On suppose qu'il existe un fichier CSV nommé data.csv dans le répertoire courant Grâce au code ci-dessus, nous lisons les données dans la variable data.

Nettoyage et traitement des données

Avant d'effectuer une analyse des données, nous devons souvent nettoyer et traiter les données. pandas fournit des fonctionnalités riches pour effectuer ces opérations. 🎜🎜4.1. Afficher les données🎜Utilisez la fonction head() pour afficher les premières lignes de données. Les 5 premières lignes sont affichées par défaut. 🎜rrreee🎜4.2. Supprimer les données en double🎜Utilisez la fonction drop_duplicates() pour supprimer les lignes en double dans les données. 🎜rrreee🎜4.3. Traitement des valeurs manquantes🎜Utilisez la fonction dropna() pour supprimer les lignes contenant des valeurs manquantes. 🎜rrreee

🎜Analyse des données🎜Une fois le nettoyage et le traitement des données terminés, nous pouvons commencer le travail d'analyse des données. pandas fournit de puissantes fonctions de manipulation et d’analyse des données. 🎜

🎜5.1. Informations statistiques de base🎜Utilisez la fonction describe() pour donner les informations statistiques de base de l'ensemble de données, y compris la moyenne, la variance, la valeur minimale, la valeur maximale, etc. 🎜rrreee🎜5.2. Tri des données🎜Utilisez la fonction sort_values() pour trier les données d'une colonne spécifique. 🎜rrreee🎜5.3. Filtrage des données🎜Utilisez des instructions conditionnelles pour filtrer les données. 🎜rrreee🎜5.4. Regroupement de données🎜Utilisez la fonction groupby() pour regrouper les données en fonction de la valeur d'une colonne spécifique afin d'obtenir une analyse plus détaillée. 🎜rrreee🎜Ce qui précède ne sont que quelques-unes des fonctions de base fournies par les pandas. Il existe de nombreuses opérations avancées de traitement et d'analyse des données qui peuvent être explorées plus en détail. 🎜🎜Conclusion :🎜Cet article explique comment utiliser le module pandas pour l'analyse de données dans Python 3.x. Grâce à des étapes de base telles que l'installation du module pandas, l'importation du module, la lecture des fichiers de données, le nettoyage et le traitement des données et l'analyse des données, nous pouvons effectuer un travail d'analyse des données rapidement et efficacement. Dans les applications pratiques, nous pouvons utiliser davantage de fonctions fournies par le module pandas pour un traitement et une analyse plus approfondis des données en fonction de nos propres besoins. 🎜🎜Enfin, un exemple de code complet de l'opération ci-dessus est joint :🎜rrreee🎜J'espère que cet article pourra aider les débutants à explorer davantage les fonctions du module pandas et à améliorer l'efficacité de l'analyse des données. 🎜

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!