pandas データ分析スキルの包括的な分析: 初心者から専門家まで

Pandas は、Python で最もよく使用されるデータ分析ライブラリの 1 つであり、データの処理と分析のための豊富な機能と効率的なツールを提供します。この記事では、入門から熟練に至るまでの一般的に使用される Pandas データ分析方法をいくつか紹介し、具体的なコード例を示します。

1. データのインポートと基本操作

1. Pandas ライブラリとデータ セットのインポート
   まず、Pandas ライブラリをインポートしてデータ セットをロードする必要があります。次のコード例を使用できます。

import pandas as pd

# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 加载Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 加载SQL数据库表
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table'
data = pd.read_sql(query, conn)

2. データのプレビューと基本情報
   次に、次のメソッドを使用して、データ セットのプレビューと基本情報を取得できます:

# 预览前5行数据
data.head()

# 预览后5行数据
data.tail()

# 查看数据集的维度
data.shape

# 查看每列的数据类型和非空值数量
data.info()

# 查看每列的描述性统计信息
data.describe()

3. データの選択とフィルタリング
   Pandas は、ラベル、位置インデックス、条件付きフィルタリングの使用など、データの選択とフィルタリングのためのさまざまな方法を提供します。一般的に使用される方法は次のとおりです:

# 使用列标签选择列
data['column_name']

# 使用多列标签选择多列
data[['column1', 'column2']]

# 使用行标签选择行
data.loc[row_label]

# 使用位置索引选择行
data.iloc[row_index]

# 使用条件筛选选择行
data[data['column'] > value]

2. データ クリーニングと処理

1. 欠損値の処理
   データ クリーニング プロセスでは、欠損値を処理します。の重要なステップです。一般的に使用されるいくつかの処理方法を次に示します。

# 判断每列是否有缺失值
data.isnull().any()

# 删除包含缺失值的行
data.dropna()

# 填充缺失值为特定值
data.fillna(value)

# 使用前一行或后一行的值填充缺失值
data.fillna(method='ffill')
data.fillna(method='bfill')

2. データ型変換
   データ列のデータ型を他の型に変換する必要がある場合があります。一般的な変換方法は次のとおりです。

# 将列转换为字符串类型
data['column'] = data['column'].astype(str)

# 将列转换为日期时间类型
data['column'] = pd.to_datetime(data['column'])

# 将列转换为数值类型
data['column'] = pd.to_numeric(data['column'])

3. データの再形成とマージ
   データ処理プロセス中に、データの再形成とマージが必要になる場合があります。以下にいくつかの一般的な方法を示します:

# 转置数据表
data.transpose()

# 合并多个数据表
pd.concat([data1, data2])

# 根据指定列的值合并数据表
pd.merge(data1, data2, on='column_name')

# 根据指定列的值连接数据表
data1.join(data2, on='column_name')

3. データの分析と視覚化

1. データの集約とグループ化
   Pandas は強力なデータの集約とグループ化機能を提供します。データの統計と分析を簡単に実行できます。以下に一般的なメソッドをいくつか示します。

# 按列进行求和
data.groupby('column').sum()

# 按列进行平均值计算
data.groupby('column').mean()

# 按列进行计数
data.groupby('column').count()

# 按列进行最大值和最小值计算
data.groupby('column').max()
data.groupby('column').min()

2. データ視覚化
   Pandas は、Matplotlib ライブラリの描画関数を組み合わせて、さまざまなデータ視覚化操作を実行します。一般的に使用される視覚化手法の一部を次に示します。

# 绘制柱状图
data['column'].plot(kind='bar')

# 绘制折线图
data['column'].plot(kind='line')

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')

# 绘制箱线图
data.plot(kind='box')

結論
この記事では、読者が Pandas データ分析を始めるのに役立つ、Pandas ライブラリの一般的なデータ分析手法をいくつか紹介します。特定のコード例を通じて、読者はこれらのメソッドをより深く理解し、適用することができます。もちろん、Pandas には他にも多くの機能とメソッドがあり、読者は自分のニーズに応じてそれらを深く学び、応用することができます。

以上がpandas データ分析スキルの包括的な分析: 初心者から専門家までの詳細内容です。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。