データ探索の旅を始めるための Python Pandas データ処理マスター トレーニング ガイド!

データは現代世界のあらゆる場所に存在しており、このデータを効果的に処理して分析することが非常に重要です。 python pandas は、データ専門家がデータの処理と探索を効率的に行うのに役立つ強力な ツールです。

＃＃＃＃＃＃基本知識＃＃＃＃＃＃

Pandas のインストール:

pip または conda を使用して Pandas ライブラリをインストールします。

• パンダのインポート: パンダを pd としてインポート
• データフレームの作成: pd.DataFrame() を使用して、行と列を含むデータフレームを作成します。
• データ型: Pandas は、整数、浮動小数点数、
文字列
• などの複数のデータ型をサポートします。 データのロードと処理

データのロード:

CSV、Excel、または # から pd.read_csv()、pd.read_

excel
• () または pd.read_sql() を使用します。 ##データベースデータをロードします。 欠損値の処理: 欠損値を処理するには、pd.fillna()、pd.dropna()、または pd.interpolate() を使用します。
• 重複値の処理: pd.duplicated() および pd.drop_duplicates() を使用して、重複値を削除またはマークします。
• データのフィルター: pd.query() または pd.loc[] を使用して、特定の条件に基づいてデータをフィルターします。
• データの集約と操作

集計関数: pd.sum()、pd.mean()、および pd.std() を使用して、データに対して集計操作を実行します。

• グループ化: pd.groupby() を使用して、特定の列に基づいてデータをグループ化します。
• マージと結合: pd.merge() または pd.concat() を使用して、複数の DataFrame をマージまたは結合します。
• ピボット テーブル: pd.pivot_table() を使用して、データを要約し、クロス集計を表示するピボット テーブルを作成します。
• データの視覚化

Matplotlib と Seaborn: Matplotlib ライブラリと Seaborn ライブラリを使用して、チャートと 視覚化

を作成します。

• 系列プロット:ヒストグラム、折れ線グラフ、散布図を描画して、単一の系列を視覚化します。
データフレーム プロット:
• ヒートマップ、箱ひげ図、散布図行列を作成して、複数の変数間の関係を視覚化します。
• 高度なテーマ

データ クリーニング: 正規表現、文字列メソッド、および NumPy 関数を使用してデータをクリーニングします。

• 時系列分析: pd.to_datetime() および pd.Timedelta() を使用してタイムスタンプ データを処理します。 データ サイエンス ツールボックス:
Scikit-Learn、XGBoost、
• Tensorflow などの他のデータ サイエンス ライブラリを統合します。
• 要約 マスタリング
Python

Pandas は、データ処理のマスターになるための重要なツールです。基本を理解し、データのロードと処理、集計と操作の実行、データの視覚化、高度なトピックの探索を行うことで、データを効果的に処理および探索して、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うことができます。

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