Python 2.x でのデータ分析に pandas モジュールを使用する方法

Python 2 でのデータ分析に pandas モジュールを使用する方法.x

概要:
データ分析とデータ処理のプロセスにおいて、pandas は非常に強力で一般的に使用される Python ライブラリです。高速かつ効率的なデータ処理と分析のためのデータ構造とデータ分析ツールを提供します。この記事では、Python 2.x でのデータ分析にパンダを使用する方法を紹介し、いくつかのコード例を読者に提供します。

パンダのインストール:
始める前に、まずパンダ ライブラリをインストールする必要があります。ターミナルまたはコマンド プロンプトから次のコマンドを入力してインストールできます:

pip install pandas

データ構造:
pandas には 2 つの主要なデータ構造があります: 1) シリーズ、2) データフレーム。

Series は、Excel の列に似たインデックス付き 1 次元配列構造です。コード例:

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
data = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

print(data)

出力結果:

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

DataFrame は、Excel のテーブルに似た 2 次元のテーブル構造です。コード例:

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
data = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": pd.Timestamp('20130102'),
    "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    "D": np.array([3] * 4, dtype='int32'),
    "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
    "F": 'foo'
})

print(data)

出力結果:

   A          B    C  D      E    F
0  1 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  2 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  3 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  4 2013-01-02  1.0  3  train  foo

データの読み取りと書き込み:
pandas は、CSV ファイル、Excel ファイル、SQL データベースなどを含む複数のデータ形式を読み取りおよび書き込みできます。

CSV ファイルの読み取り例:

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

print(data.head())

Excel ファイルの読み取り例:

import pandas as pd

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

print(data.head())

データ分析と処理:
pandas は、データ分析や分析のために多くの強力な関数とメソッドを提供します。処理。

データ統計分析の例:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计描述性统计信息
print(data.describe())

# 计算各列之间的相关系数
print(data.corr())

データのフィルタリングと並べ替えの例:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出满足条件的数据
filtered_data = data[data['age'] > 30]

# 按照某列进行排序
sorted_data = data.sort_values('age')

print(filtered_data.head())
print(sorted_data.head())

データのグループ化と集計の例:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照某一列进行分组
grouped_data = data.groupby('gender')

# 计算每组的平均值
mean_data = grouped_data.mean()

print(mean_data)

データは CSV またはExcel ファイルの例:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据写入到CSV文件中
data.to_csv('output.csv', index=False)

# 将数据写入到Excel文件中
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

概要:
pandas は、Python 2.x で一般的に使用されるデータ分析ライブラリです。この記事では、pandas のインストール方法と一般的なデータ構造、データの読み取りと書き込みの方法、およびデータの分析と処理の一般的な方法を紹介します。読者は、自分のニーズに応じてデータの分析と処理にパンダを柔軟に使用できます。

以上、Python 2.x でのデータ分析に pandas モジュールを使用する方法についての記事の紹介でした。

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