Pandas에서 데이터 정리를 구현하는 방법은 무엇입니까?

Pandas의 데이터 정리 방법은 다음과 같습니다. 1. 누락된 값 처리 3. 데이터 유형 변환 5. 데이터 정규화 7. 데이터 집계 8. 피벗 테이블 등 자세한 소개: 1. 누락된 값 처리, Pandas는 누락된 값을 처리하기 위한 다양한 방법을 제공합니다. 누락된 값의 경우 "fillna()" 메서드를 사용하여 평균, 중앙값 등과 같은 특정 값을 채울 수 있습니다. . 반복 값 처리, 데이터 정리, 중복 값 제거 등은 매우 일반적인 단계입니다.

이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, DELL G3 컴퓨터.

Pandas는 Python의 매우 강력한 데이터 처리 라이브러리로, 다양한 데이터 정리 방법을 제공하며 데이터를 쉽게 처리하고 분석하는 데 도움이 됩니다. 다음은 Pandas를 사용하여 데이터를 정리하는 몇 가지 일반적인 방법입니다.

1. 누락된 값 처리

Pandas는 누락된 값을 처리하는 다양한 방법을 제공합니다. 누락된 값의 경우 fillna() 메서드를 사용하여 평균, 중앙값 등 누락된 범주형 데이터에 대한 특정 값을 채울 수 있으며, dropna() 메서드를 사용하여 누락된 값이 포함된 행이나 열을 삭제할 수 있습니다. 또한 ffill() 및 bfill() 메서드를 사용하여 정방향 및 역방향 채우기 메서드를 사용하여 누락된 값을 채울 수도 있습니다.

2. 중복 값 처리

데이터 정리에서 중복 값을 삭제하는 것도 매우 일반적인 단계입니다. Pandas는 중복 행을 삭제하거나 유지하는 옵션과 함께 중복 행을 찾는 Duplicated() 메서드를 제공합니다.

3. 데이터 유형 변환

데이터 정리에서는 데이터 유형을 올바른 형식으로 변환하는 것도 매우 중요합니다. Pandas는 데이터 유형을 지정된 유형으로 변환하는 astype() 메서드, 문자열을 숫자로 변환하는 to_numeric() 메서드, 문자열을 숫자로 변환하는 to_datetime() 메서드 등 데이터 유형을 변환하는 다양한 메서드를 제공합니다. 날짜/시간 형식.

4.이상값 처리

이상값은 정상 범위에서 벗어난 비정상적인 값을 말합니다. 이상값 처리의 경우 Pandas에서 제공하는 replacement() 메서드를 사용하여 특정 값을 바꾸거나 drop() 메서드를 사용하여 이상값이 포함된 행이나 열을 삭제할 수 있습니다.

5. 데이터 정규화

데이터 정리에서는 데이터를 정규화하는 것도 매우 중요합니다. Pandas는 데이터 정규화를 위한 다양한 방법을 제공합니다. 예를 들어 scale() 메서드는 데이터를 최대값-최소값으로 나누어 0~1 사이의 값을 얻을 수 있습니다. Normalize() 메서드는 데이터를 최대값으로 나눌 수 있습니다. 0~1 사이의 값을 얻습니다. cut() 메서드는 지정된 간격에 따라 데이터를 나누고 레이블을 반환할 수 있습니다.

6. 데이터 필터링

Pandas는 다양한 데이터 필터링 방법을 제공합니다. loc[] 및 iloc[] 메서드를 사용하여 레이블이나 위치를 기반으로 데이터를 필터링할 수 있습니다. query() 메서드를 사용하여 Python 표현식을 사용하여 데이터를 필터링할 수 있습니다. isin() 및 notin() 메서드를 사용하여 확인할 수 있습니다. 값이 목록에 있는지 여부, 비교 연산자(예: lt, le, gt, ge, eq, ne)를 사용하여 조건을 충족하는 행을 필터링할 수 있습니다.

7. 데이터 집계 및 그룹화

Pandas는 데이터에 대한 집계 및 그룹화 계산을 쉽게 수행할 수 있는 강력한 집계 및 그룹화 기능을 제공합니다. groupby() 메서드를 사용하면 하나 이상의 열 값을 기준으로 행을 그룹화할 수 있으며 선택적으로 집계 함수(예: 합계, 평균, 개수 등) 또는 기타 메서드(예: size()를 적용하여 계산할 수 있습니다. 행 수). agg() 및 apply() 메서드를 사용하여 각 그룹에 함수를 적용할 수 있으며, corr() 및 cov() 메서드를 사용하여 열 간의 상관 관계 또는 공분산을 계산할 수 있습니다.

8. 피벗 테이블

Pandas는 데이터를 쉽게 피벗하고 변환할 수 있는 피벗 테이블을 생성하는 기능을 제공합니다. ivot_table() 메서드를 사용하여 피벗 테이블을 생성하고 집계 함수 및 기타 옵션을 지정할 수 있습니다. Melt() 메서드를 사용하여 다변수 데이터 세트를 일변량 데이터 세트로 변환할 수 있습니다. 와이드 형식 데이터를 긴 형식 데이터로 변환합니다.

위는 Pandas를 사용하여 데이터 정리를 구현하는 몇 가지 일반적인 방법입니다. 실제 데이터 정리 과정에서는 특정 데이터 특성과 요구 사항에 따라 처리 및 분석을 위해 적절한 방법을 선택할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas에서 데이터 정리를 구현하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!