Pandas 라이브러리는 Python에서 일반적으로 사용되는 데이터 처리 및 분석 도구로, 데이터 가져오기, 정리, 처리, 분석 및 시각화를 쉽게 완료할 수 있는 풍부한 기능과 방법을 제공합니다. 이 문서에서는 특정 코드 예제와 함께 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능에 대한 빠른 시작 가이드를 소개합니다.
import pandas as pd # 从csv文件中导入数据 data = pd.read_csv('data.csv') # 从excel文件中导入数据 data = pd.read_excel('data.xlsx')
# 查看数据的前5行 print(data.head()) # 查看数据的后5行 print(data.tail())
# 删除含有缺失值的行 data = data.dropna() # 使用均值填充缺失值 data = data.fillna(data.mean()) # 将特定的值替换为其他值 data['column_name'] = data['column_name'].replace('old_value', 'new_value')
# 使用位置索引切片 subset = data.iloc[1:10, 2:5] # 使用标签索引切片 subset = data.loc[data['column_name'] == 'value'] # 使用条件筛选 subset = data[data['column_name'] > 10]
# 按列进行排序 data = data.sort_values('column_name') # 按索引进行排序 data = data.sort_index() # 对列进行排名 data['column_rank'] = data['column_name'].rank()
# 对列进行聚合操作 grouped_data = data.groupby('column_name').sum() # 对多列进行聚合操作 grouped_data = data.groupby(['column_name1', 'column_name2']).mean() # 对列进行自定义的聚合操作 aggregated_data = data.groupby('column_name').agg({'column_name': 'mean', 'column_name2': 'sum'})
# 绘制折线图 data.plot(x='column_name', y='column_name2', kind='line') # 绘制散点图 data.plot(x='column_name', y='column_name2', kind='scatter') # 绘制柱状图 data.plot(x='column_name', y='column_name2', kind='bar')
이 기사에서는 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 여러 기능과 해당 특정 코드 예제를 간략하게 소개합니다. 이러한 기능의 사용법을 배우고 익히면 데이터를 보다 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다. 물론, pandas 라이브러리에는 모든 사람이 발견하고 적용할 수 있는 더 강력한 기능이 있습니다. Pandas 라이브러리에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 공식 문서나 관련 튜토리얼 및 샘플 코드를 확인하세요.
위 내용은 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능에 대한 빠른 시작 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!