Analyse complète des compétences d'analyse des données des pandas : du débutant à l'expert

Pandas est l'une des bibliothèques d'analyse de données les plus couramment utilisées en Python, qui fournit des fonctions riches et des outils efficaces pour le traitement et l'analyse des données. Cet article présentera certaines méthodes d'analyse de données Pandas couramment utilisées, de l'entrée à la maîtrise, et fournira des exemples de code spécifiques.

1. Importation de données et opérations de base

1. Importer la bibliothèque Pandas et l'ensemble de données
   Tout d'abord, vous devez importer la bibliothèque Pandas et charger l'ensemble de données. L'exemple de code suivant peut être utilisé :

import pandas as pd

# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 加载Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 加载SQL数据库表
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table'
data = pd.read_sql(query, conn)

2. Aperçu des données et informations de base
   Ensuite, vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour prévisualiser et obtenir des informations de base sur l'ensemble de données :

# 预览前5行数据
data.head()

# 预览后5行数据
data.tail()

# 查看数据集的维度
data.shape

# 查看每列的数据类型和非空值数量
data.info()

# 查看每列的描述性统计信息
data.describe()

3. Sélection et filtrage des données
   Pandas fournit un variété de méthodes. Sélection et filtrage des données, notamment à l’aide de balises, d’indexation de localisation et de filtrage conditionnel. Voici quelques méthodes couramment utilisées :

# 使用列标签选择列
data['column_name']

# 使用多列标签选择多列
data[['column1', 'column2']]

# 使用行标签选择行
data.loc[row_label]

# 使用位置索引选择行
data.iloc[row_index]

# 使用条件筛选选择行
data[data['column'] > value]

2. Nettoyage et traitement des données

1. Traitement des valeurs manquantes
   Dans le processus de nettoyage des données, le traitement des valeurs manquantes est une étape importante. Voici plusieurs méthodes de traitement couramment utilisées :

# 判断每列是否有缺失值
data.isnull().any()

# 删除包含缺失值的行
data.dropna()

# 填充缺失值为特定值
data.fillna(value)

# 使用前一行或后一行的值填充缺失值
data.fillna(method='ffill')
data.fillna(method='bfill')

2. Conversion de type de données
   Parfois, le type de données d'une colonne de données doit être converti en d'autres types. Voici plusieurs méthodes de conversion courantes :

# 将列转换为字符串类型
data['column'] = data['column'].astype(str)

# 将列转换为日期时间类型
data['column'] = pd.to_datetime(data['column'])

# 将列转换为数值类型
data['column'] = pd.to_numeric(data['column'])

3. Remodelage et fusion des données
   Pendant le processus de traitement des données, un remodelage et une fusion des données sont parfois nécessaires. Voici plusieurs méthodes courantes :

# 转置数据表
data.transpose()

# 合并多个数据表
pd.concat([data1, data2])

# 根据指定列的值合并数据表
pd.merge(data1, data2, on='column_name')

# 根据指定列的值连接数据表
data1.join(data2, on='column_name')

3. Analyse et visualisation des données

1. Agrégation et regroupement de données
   Pandas fournit de puissantes fonctions d'agrégation et de regroupement de données, qui peuvent facilement effectuer des statistiques et une analyse des données. Voici quelques méthodes courantes :

# 按列进行求和
data.groupby('column').sum()

# 按列进行平均值计算
data.groupby('column').mean()

# 按列进行计数
data.groupby('column').count()

# 按列进行最大值和最小值计算
data.groupby('column').max()
data.groupby('column').min()

2. Visualisation des données
   Pandas combine les fonctions de dessin de la bibliothèque Matplotlib pour effectuer diverses opérations de visualisation de données. Voici quelques méthodes de visualisation couramment utilisées :

# 绘制柱状图
data['column'].plot(kind='bar')

# 绘制折线图
data['column'].plot(kind='line')

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')

# 绘制箱线图
data.plot(kind='box')

Conclusion
Cet article aide les lecteurs dès leurs débuts à maîtriser l'analyse des données Pandas en présentant certaines méthodes d'analyse de données courantes de la bibliothèque Pandas. Grâce à des exemples de code spécifiques, les lecteurs peuvent comprendre et appliquer ces méthodes plus en profondeur. Bien entendu, Pandas a de nombreuses autres fonctions et méthodes, et les lecteurs peuvent les apprendre et les appliquer en profondeur en fonction de leurs propres besoins.

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!