パンダのデータ分析にはどのような方法がありますか?

Pandas のデータ分析方法には、1. データの読み取りと処理、2. データのフィルタリングと選択、3. データの並べ替えと編成、4. データの集計とグループ化、5. データ ピボットとピボット テーブル、6.データのマージと接続、7. データの永続性とストレージ。 Pandas ライブラリは、データの読み取り、加工、フィルタリング、並べ替え、集計、ピボットなどをカバーする豊富なデータ分析および処理機能を提供しており、これらのメソッドや機能を柔軟に使用することで、さまざまな種類のデータを簡単に分析および処理できます。

このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、DELL G3 コンピューター。

Pandas は、多くの強力なメソッドと関数を提供する人気の Python データ分析ライブラリであり、データを簡単に処理、フィルタリング、分析できます。データ分析に Pandas を使用する場合の一般的な方法は次のとおりです:

1. データの読み取りと処理

• データの読み取り: Pandas ライブラリの read_csv() 、 read_excel を使用します。 ()、read_sql()、およびさまざまな種類のデータ ファイルを読み取るその他のメソッド。

• データ クリーニング: 欠損値の埋め込み、重複値の削除、外れ値の処理などのデータの前処理。

• データ変換: データをある形式から別の形式に変換します。たとえば、CSV ファイルを Excel ファイルに変換します。

2. データのフィルタリングと選択

• 条件に基づいてフィルタリング: loc および iloc 属性と論理演算子 (&、|、など) を使用します。 ~ など) を使用して、特定の基準を満たすデータをフィルタリングします。

• タグに基づくフィルタリング: loc 属性を使用して、特定のタグのデータをフィルタリングします。

• 範囲によるフィルター: loc 属性を使用して、特定の範囲内のデータをフィルターします。

• 複数条件フィルタリング: クエリ メソッドを使用して、複数の条件を満たすデータをフィルタリングします。

3. データの並べ替えと並べ替え

• データの並べ替え: データを並べ替えるには、sort_values() メソッドを使用します。特定の列または複数の列を並べ替えます。

• データ ラングリング: データの再編成または再形成。たとえば、データをワイド形式からロング形式に変換します。

4. データの集計とグループ化

• データの集計: データに対して集計操作を実行します。たとえば、各カテゴリの平均と合計を計算します。待って。

• データのグループ化: groupby() メソッドを使用してデータをグループ化し、各グループに対して集計計算を実行します。

• グループ統計: グループ化されたデータの統計を実行します。たとえば、各地域の平均人口、GDP などを計算します。

5. ピボット テーブルとピボット テーブル

• ピボット テーブル: Pandas ライブラリの pivot_table() メソッドを使用してピボット テーブルを作成します。多角的にデータを分析します。

• ピボット変換: ピボット テーブルを他のデータ形式 (CSV ファイルや Excel ファイルなど) に変換します。

6. データのマージと結合

• データのマージ: concat() メソッドを使用して、特定の行または列に沿って複数のデータ フレームをマージします。合流する方向。

• データの接続: merge() メソッドを使用して、特定の列または行に従って 2 つのデータ フレームを接続します。

7. データの永続性と保存

• 永続ストレージ: Pandas ライブラリのさまざまなメソッドを使用して、データをディスクに保存します。 to_csv()、to_excel()、to_sql() などのメソッドを使用して、データを CSV、Excel、SQL データベース、その他の形式で保存します。

• データ読み取り: Pandas ライブラリのさまざまなメソッドを使用してディスクからデータを読み取ります。たとえば、CSV を読み取るには read_csv()、read_excel()、read_sql() などのメソッドを使用します。 、Excel、SQL データベース、その他の形式のデータ。

つまり、Pandas ライブラリは、データの読み取り、処理、フィルタリング、並べ替え、集計、パースペクティブなどをカバーする豊富なデータ分析および処理機能を提供します。これらの手法と機能を活用することで、さまざまな種類のデータを簡単に分析および処理できます。

以上がパンダのデータ分析にはどのような方法がありますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。