Pandas 데이터 분석 기술의 종합 분석: 초보자부터 전문가까지

Pandas는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 데이터 분석 라이브러리 중 하나이며, 데이터 처리 및 분석을 위한 풍부한 기능과 효율적인 도구를 제공합니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 Pandas 데이터 분석 방법 중 일부를 입문부터 숙련까지 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 가져오기 및 기본 작업

1. Pandas 라이브러리 및 데이터 세트 가져오기
   먼저 Pandas 라이브러리를 가져오고 데이터 세트를 로드해야 합니다. 다음 코드 예제를 사용할 수 있습니다.

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. 데이터 미리보기 및 기본 정보
   다음으로, 다음 방법을 사용하여 데이터세트의 기본 정보를 미리보고 얻을 수 있습니다.

# 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. 데이터 선택 및 필터링
   Pandas는 라벨, 위치 인덱싱, 조건부 필터링 등 다양한 방법으로 데이터 선택 및 필터링이 가능합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법입니다.

# 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. 데이터 정리 및 처리

1. 결측값 처리
   데이터 정리 과정에서 결측값 처리는 중요한 단계입니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 처리 방법입니다.

# 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. 데이터 유형 변환
   때로는 데이터 열의 데이터 유형을 다른 유형으로 변환해야 할 때가 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 변환 방법입니다.

# 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. 데이터 재구성 및 병합
   데이터 처리 프로세스 중에 데이터 재구성 및 병합이 필요한 경우가 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 방법입니다.

# 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. 데이터 분석 및 시각화

1. 데이터 집계 및 그룹화
   Pandas는 데이터의 통계 및 분석을 쉽게 수행할 수 있는 강력한 데이터 집계 및 그룹화 기능을 제공합니다. 다음은 몇 가지 일반적인 방법입니다.

# 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. 데이터 시각화
   Pandas는 Matplotlib 라이브러리의 그리기 기능을 결합하여 다양한 데이터 시각화 작업을 수행합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 시각화 방법입니다.

# 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')

결론
이 기사는 Pandas 라이브러리의 몇 가지 일반적인 데이터 분석 방법을 소개하여 독자가 Pandas 데이터 분석을 시작하는 데 도움이 됩니다. 특정 코드 예제를 통해 독자는 이러한 방법을 더 깊이 이해하고 적용할 수 있습니다. 물론 Pandas에는 그 외에도 많은 기능과 방법이 있으며 독자는 자신의 필요에 따라 이를 깊이 있게 학습하고 적용할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas 데이터 분석 기술의 종합 분석: 초보자부터 전문가까지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!