초보자가 꼭 읽어야 할 Python Pandas 데이터 처리 도구!

pandas는 python의 강력한 데이터 처리 라이브러리로, 구조화된 데이터(예: 테이블)를 처리하기 위해 특별히 설계되었습니다. 이는 데이터 탐색, 정리, 변환 및 모델링을 쉽게 만드는 풍부한 기능 세트를 제공합니다. 데이터 분석과 과학의 초보자에게는 Pandas를 마스터하는 것이 중요합니다.

데이터 구조

Pandas는 두 가지 주요 데이터 구조를 사용합니다.

• 시리즈: NumPy 배열과 유사하지만 레이블(indexes)을 포함하는 1차원 배열.
• DataFrame: 레이블이 지정된 열과 소수가 포함된 2차원 테이블입니다.

데이터 가져오기 및 내보내기

• 데이터 가져오기: read_csv(), read_<code>read_csv()、read_<strong class="keylink">excel</strong>()excel
()과 같은 기능을 사용하여 CSV, Excel 및 기타 파일에서 데이터를 가져옵니다.
• 데이터 내보내기: to_csv()、to_excel()
와 같은 기능을 사용하여 데이터를 파일로 내보냅니다.

데이터 탐색

• 데이터 표시: head() 和 t<strong class="keylink">ai</strong>l() 데이터의 이전 행과 다음 행을 보려면 head() 및 t
ai
• l() 함수를 사용하세요. info()데이터 정보 이해:
• 함수를 사용하여 데이터 유형, 누락된 값 및 통계에 대한 정보를 얻습니다. describe()Statistics

함수를 사용하여 평균, 중앙값, 표준편차와 같은 데이터 통계를 계산합니다.

데이터 정리

• dropna() 或 fillna()누락된 값 처리:
• 함수를 사용하여 누락된 값을 삭제하거나 채웁니다. duplicated() 函数标识重复行并使用 drop_duplicates()중복 데이터 처리:
• 기능을 사용하여 제거하세요. clip() 函数限制异常值或使用 replace()이상치 처리:

함수를 사용하여 이상치를 대체합니다.

데이터 변환

• assign() 或 insert()새 열 만들기:
• 함수를 사용하여 기존 열을 기반으로 새 열을 만듭니다. query()데이터 필터링:
부울 인덱스 또는
• 함수를 사용하여 특정 기준에 따라 행 또는 열을 필터링합니다. groupby() 函数按一个或多个列分组，并使用聚合函数（如 sum()、mean()그룹화 및 집계:
• )를 사용하여 그룹 내에서 계산을 수행합니다. join() 和 merge()결합 및 병합:

함수를 사용하여 다양한 DataFrame을 결합하거나 병합하세요.

데이터 모델링

• astype()데이터 유형 변환:
• 함수를 사용하여 데이터 유형을 필요한 유형으로 변환합니다. get_dummies()더미 변수 생성:
• 함수를 사용하여 범주형 데이터를 나타내는 더미 변수(원-핫 인코딩)를 생성합니다. sort_values() 和 set_index()색인 재정렬 및 ​​설정: 함수를 사용하여 데이터를 다시
정렬

하거나 새 행 또는 열 색인을 설정하세요.

고급 기능

• DatetimeIndex 和 Per<strong class="keylink">io</strong>dIndex시계열 처리:
타임스탬프가 지정된 데이터를 처리하려면 DatetimeIndex 및 Per<li>io<strong>dIndex</strong> </li>를 사용하세요. plot()데이터 시각화: 함수를 사용하여 그래프와 차트를 그려 데이터를
• 시각화합니다. apply() 和 pipe()
사용자 정의 함수:

함수를 사용하여 DataFrame 또는 시리즈에 사용자 정의 함수를 적용합니다.

모범 사례
• 명확한 열 이름 사용: 열 이름은 데이터를 이해하고 설명하기 쉬운지 확인하세요.
• 결측값 처리: 항상 결측값을 고려하고 이를 처리하기 위한 적절한 전략을 채택하세요.
• 데이터 유효성 검사: 분석을 수행하기 전에 데이터에 이상값이나 오류가 있는지 주의 깊게 확인하세요.
• 성능 최적화: 적절한 데이터 유형과 인덱스를 사용하여 데이터 작업 성능을 향상시킵니다.

문서 사용:

기능에 대해 자세히 알아보려면 Pandas 문서를 참조하세요.

요약

🎜 🎜Pandas 라이브러리를 마스터하는 것은 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 필수적입니다. 강력한 기능을 활용하여 초보자는 데이터를 쉽게 탐색, 정리, 변환 및 모델링하여 귀중한 통찰력을 얻고 추가 ​​분석을 위해 준비할 수 있습니다. 🎜

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