Astuces avancées de Python Pandas pour exploiter le potentiel du traitement des données !

• Importer des pandas : importer <code>import <strong class="keylink">pandas</strong> as pdpandas
en tant que pd
• Créer un DataFrame : df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"])
• Nettoyage des données : df.dropna(), df.fillna(), df.drop_duplicates()

Exploration et visualisation des données :

• Conversion du type de données : df.astype("数据类型")
• Traitement des données typées : df["列名"].unique(), df["列名"].value_counts()
• Visualisation des données : df.plot(), df.hist(), df.scatterplot()

Compétences en traitement des données :

• Fusionner et connecter : pd.merge(df1, df2, on=["列名"])
• Fonctionnement Groupe : df.groupby(["分组键"]).agg({"聚合函数"})
• Tableau croisé dynamique : df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值"]) df.pivot_table(index=["row
index
• "], columns=["column index"], values=["value"]) df.apply(lambda x: 自定义函数(x))Utiliser la fonction personnalisée :

Fonctionnalités avancées :

• df.interpolate(), df.resample()Gestion des valeurs manquantes :
• df.resample("时间间隔").mean()Analyse des séries chronologiques :
• df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))Normalisation des données :
• df.parallel_apply(lambda x: 自定义函数(x))Traitement parallèle :

Application du cas :

• Nettoyage des données : Explorez les données du
web
• et nettoyez les incohérences et les valeurs manquantes.
Analyse des données :
• Analysez les données de vente pour identifier les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes.
Visualisation des données :
• Créez des tableaux de bord interactifs pour suivre les indicateurs de performance clés. Modélisation prédictive : Utilisez Panda pour le prétraitement des données et l'ingénierie des fonctionnalités, puis créez des modèles d'
apprentissage automatique

.

Bonnes pratiques :

Optimiser l'utilisation de la mémoire :
• Technologie de segmentation et fichiers mappés en mémoire.
Amélioration des performances :
• Intégration de Numpy et Cython.
Lisibilité du code :
• Simplifiez les transformations complexes à l'aide de tuyaux et d'expressions lambda. Évolutivité : Tirez parti du traitement parallèle et des services
Cloud Computing

.

Maîtrisez ces compétences avancées de Pandas et vous améliorerez considérablement vos capacités de traitement de données et débloquerez tout le potentiel des locksanalyse des données. Grâce à un nettoyage, une exploration, une transformation et une

visualisation🎜 efficaces des données, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur vos données, prendre des décisions éclairées et stimuler la croissance de votre entreprise. 🎜

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