Quelles sont les méthodes d'analyse des données sur les pandas ?

Les méthodes d'analyse des données Pandas comprennent : 1. Lecture et traitement des données ; 2. Filtrage et sélection des données ; 3. Tri et organisation des données ; 5. Tableau croisé dynamique et fusion des données ; 7. Persistance et stockage des données. La bibliothèque Pandas fournit une multitude de fonctions d'analyse et de traitement des données, couvrant la lecture, le traitement, le filtrage, le tri, l'agrégation, le pivotement, etc. En utilisant de manière flexible ces méthodes et fonctions, divers types de données peuvent être facilement analysés et traités.

Le système d'exploitation de ce tutoriel : système Windows 10, ordinateur DELL G3.

Pandas est une bibliothèque d'analyse de données Python populaire qui fournit de nombreuses méthodes et fonctions puissantes, vous permettant de traiter, filtrer et analyser facilement les données. Voici quelques méthodes courantes lors de l'utilisation de Pandas pour l'analyse des données :

1. Lecture et traitement des données

• Lecture des données : utilisez read_csv(), read_excel(), read_sql() et d'autres méthodes de la bibliothèque Pandas pour lire différemment. types de fichiers de données.

• Nettoyage des données : prétraitement des données, tel que le remplissage des valeurs manquantes, la suppression des valeurs en double, le traitement des valeurs aberrantes, etc.

• Conversion de données : convertissez les données d'un format à un autre, par exemple, convertissez des fichiers CSV en fichiers Excel.

2. Filtrage et sélection des données

• Filtrage basé sur des conditions : utilisez les attributs loc et iloc et les opérateurs logiques (tels que &, |, ~, etc.) pour filtrer les données qui répondent à des conditions spécifiques.

• Filtrage basé sur des balises : utilisez l'attribut loc pour filtrer les données pour des balises spécifiques.

• Filtrer par plage : utilisez l'attribut loc pour filtrer les données dans une plage spécifique.

• Filtrage multi-conditions : utilisez la méthode de requête pour filtrer les données qui répondent à plusieurs conditions.

3. Tri et organisation des données

• Tri des données : utilisez la méthode sort_values() pour trier les données, qui peuvent être triées par une certaine colonne ou plusieurs colonnes.

• Gestion des données : réorganiser ou remodeler les données, par exemple, convertir des données du format large au format long.

4. Agrégation et regroupement de données

• Agrégation de données : effectuez des opérations d'agrégation sur les données, par exemple, calculez la moyenne, la somme, etc.

• Regroupement de données : utilisez la méthode groupby() pour regrouper les données et effectuer des calculs agrégés sur chaque groupe.

• Statistiques de groupe : effectuez des statistiques sur des données groupées, par exemple, calculez la population moyenne, le PIB, etc. de chaque région.

5. Données pivots et tableau croisé dynamique

• Tableau croisé dynamique : utilisez la méthode pivot_table() dans la bibliothèque Pandas pour créer un tableau croisé dynamique afin d'analyser les données sous plusieurs angles.

• Conversion de données pivot : convertissez le tableau croisé dynamique vers d'autres formats de données, par exemple en fichier CSV ou Excel.

6. Fusionner et joindre des données

• Fusionner des données : utilisez la méthode concat() pour fusionner plusieurs blocs de données le long d'une certaine ligne ou colonne.

• Connecter les données : utilisez la méthode merge() pour connecter deux blocs de données en fonction d'une certaine colonne ou ligne.

7. Persistance et sauvegarde des données

• Stockage persistant : utilisez diverses méthodes de la bibliothèque Pandas pour enregistrer les données sur le disque, par exemple, utilisez to_csv(), to_excel(), to_sql() et d'autres méthodes. vers CSV, Excel, base de données SQL et autres formats.

• Lecture de données : utilisez diverses méthodes de la bibliothèque Pandas pour lire les données du disque, par exemple, utilisez read_csv(), read_excel(), read_sql() et d'autres méthodes pour lire CSV, Excel, base de données SQL et d'autres formats données.

En bref, la bibliothèque Pandas offre une richesse de fonctions d'analyse et de traitement de données, couvrant la lecture, le traitement, le filtrage, le tri, l'agrégation, la perspective, etc. En tirant parti de ces méthodes et fonctionnalités, vous pouvez facilement analyser et traiter différents types de 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!