Exercice pratique Python Pandas, une progression rapide pour les novices en informatique !

1. Utilisez read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
2. Gestion des valeurs manquantes :
   • Supprimer les valeurs manquantes : df = df.dropna()
   • Remplissez les valeurs manquantes : df["column_name"].fillna(value)
3. Convertir le type de données : df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
4. Trier et regrouper par :
   • Trier par : df.sort_values(by="column_name")
   • Groupe : groupby_object = df.groupby(by="column_name")

2. Analyse des données

1. Statistiques
   • describe() : Afficher les statistiques de base des données
   • mean() : Calculer la moyenne
   • std() : Calculer l'écart type
2. Dessinez le graphique :
   • plot() : Générez différents types de graphiques, tels que des graphiques linéaires et des graphiques en nuages ​​de points
   • bar() : Générer un graphique à barres
   • pie() : Générer un diagramme circulaire
3. Agrégation de données :
   • agg() : Appliquer des fonctions d'agrégation sur des données groupées
   • pivot_table() : Créez des tableaux croisés pour résumer et analyser les données

3. Opération de données

1. Indexation et découpage :
   • loc[index_values] : Obtenez des données par valeur d'index
   • iloc[index_values] : Obtenez des données par position d'index
   • query() : Filtrer les données par conditions
2. Opération données :
   • append() : Ajouter des données à DataFrame
   • merge() : Fusionner deux ou plusieurs DataFrames
   • concat() : Rejoignez plusieurs DataFrames ensemble
3. Conversion de données :
   • apply() : Appliquer la fonction ligne par ligne ou colonne par colonne
   • lambda() : Créez des fonctions anonymes pour transformer les données

4. Compétences avancées

1. Fonctions personnalisées : créez et utilisez des fonctions personnalisées pour étendre les fonctionnalités de pandas
2. Opérations de vectorisation : utilisez les fonctions de vectorisation de NumPy pour améliorer l'efficacité
3. Nettoyage des données :
   • str.strip() : Supprimez les caractères d'espacement des strings
   • str.replace() : Remplacer les caractères dans une chaîne ou une expression régulière
   • str.lower() : Convertir la chaîne en minuscules

5. Demande de cas

1. Analyser les données clients : comprendre le comportement des clients, les modèles d'achat et les tendances
2. Traiter les données financières : calculer des indicateurs financiers, analyser la performance des actions
3. Explorez les données scientifiques : traitez les données des capteurs et analysez les résultats expérimentaux

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!