Maison > Article > développement back-end > Explication détaillée de la façon d'importer et d'utiliser la bibliothèque pandas
La bibliothèque Pandas est l'un des outils de traitement et d'analyse de données les plus couramment utilisés en Python. Elle fournit un riche ensemble de structures de données et de fonctions capables de traiter et d'analyser efficacement des ensembles de données à grande échelle. Cet article présentera en détail comment importer et utiliser la bibliothèque Pandas, et donnera des exemples de code spécifiques.
1. Importer la bibliothèque Pandas
L'importation de la bibliothèque Pandas est très simple Il vous suffit d'ajouter une ligne d'instructions d'importation dans le code :
import pandas as pd
Cette ligne de code importera l'intégralité de la bibliothèque Pandas et son nom. it pd , qui est la manière conventionnelle d'utiliser la bibliothèque Pandas.
2. Structure de données Pandas
La bibliothèque Pandas fournit deux structures de données principales : Series et DataFrame.
data = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(data)
Ce code affichera les résultats suivants :
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype : float64
La série a l'index à gauche et la valeur à droite. Les éléments d'une série sont accessibles et manipulables à l'aide d'index.
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 26, 27], 'score': [90, 92, 85]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
this Le L'extrait de code affichera les résultats suivants :
name age score
0 Alice 25 90
1 Bob 26 92
2 Charlie 27 85
Les noms de colonnes du DataFrame sont ci-dessus et chaque colonne peut avoir différents types de données. Les données d'un DataFrame sont accessibles et manipulables à l'aide de noms de colonnes et d'index de lignes.
3. Lecture et écriture de données
La bibliothèque Pandas prend en charge la lecture de données à partir de diverses sources de données, notamment CSV, Excel, bases de données SQL, etc. Vous pouvez utiliser les méthodes suivantes pour lire et écrire des données :
4. Nettoyage et transformation des données
La bibliothèque Pandas fournit une multitude de fonctions et de méthodes pour le nettoyage et la transformation des données, notamment le traitement des valeurs manquantes, le filtrage des données, le tri des données, etc.
Ce qui précède ne sont que quelques-unes des fonctions et de l'utilisation de la bibliothèque Pandas. Pour une utilisation plus détaillée, veuillez vous référer à la documentation officielle de Pandas. En utilisant de manière flexible les fonctions fournies par la bibliothèque Pandas, le traitement et l'analyse des données peuvent être effectués efficacement, et un support solide peut être fourni pour les travaux ultérieurs d'apprentissage automatique et d'exploration 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!