Python Pandas 실전 훈련, 이론부터 실습까지 데이터 처리 가이드!

python pandas은 강력한 데이터 분석 및 처리 라이브러리입니다. 데이터 로딩 및 정리부터 데이터 변환 및 모델링까지 다양한 작업을 수행할 수 있는 포괄적인 tools 세트를 제공합니다. 이 실습 연습은 이론부터 실습까지 Pandas를 마스터하는 과정을 안내하여 효과적으로 데이터를 처리하고 그로부터 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

데이터 로드 및 정리

• CSV 및 Excel 파일에서 데이터를 로드하려면 read_csv() 및 read_<code>read_csv() 和 read_<strong class="keylink">excel</strong>()excel
() 함수를 사용하세요.
• head() 和 info() 함수를 사용하여 데이터 구조
및 데이터 유형을 미리 보세요.
• dropna()、fillna() 和 drop_duplicates()
함수를 사용하여 누락된 값과 중복 데이터를 처리하세요.

데이터 변환

• rename() 和 assign()열 이름을 바꾸고 새 열을 추가하려면
함수를 사용하세요.
• astype() 和 to_datetime()
함수를 사용하여 데이터 유형을 변환하세요.
• groupby() 和 agg()
기능을 사용하여 데이터를 그룹화하고 집계하세요.

데이터 모델링

• concat() 和 merge()
함수를 사용하여 데이터세트를 결합하고 병합하세요.
• query() 和 filter()
기능을 사용하여 데이터를 필터링하세요.
• sort_values() 和 nlargest() 기능을 사용하여 데이터를 정렬
하세요.

데이터 시각화

• plot()
함수를 사용하여 히스토그램, 꺾은선형 차트, 산점도와 같은 기본 차트를 만듭니다.
• Seaborn
라이브러리를 사용하여 히트 맵, 막대 차트, 상자 그림과 같은 고급 차트를 만들 수 있습니다.

실용 사례

사례 1: 판매 데이터 분석

판매 데이터 CSV 파일을 로드합니다.
누락된 값과 중복된 데이터를 정리합니다.
각 제품의 총 판매량을 계산합니다.
판매 상위 10개 제품을 표시하는 차트를 만듭니다.

사례 2: 고객 이탈 예측

고객 데이터 엑셀 파일을 불러옵니다.
데이터를 정리하고 기능 엔지니어링을 생성합니다.
• 머신러닝모델을 사용하여 고객 이탈을 예측합니다.
• 모델 결과를 분석하고 이탈률을 줄이기 위한 권장 사항을 제시합니다.

모범 사례

• 처리하는 데이터를 항상 미리 보고 이해하세요.
• 적절한 데이터 유형과 명명 규칙을 사용하세요.
• 누락된 값과 이상값을 처리합니다.
• 수행하는 데이터 변환 및 모델링 단계를 문서화하세요.
• 시각화를 사용하여 데이터를 탐색하고 통찰력을 전달하세요.

결론

Pandas를 마스터하면 데이터 처리 및 분석 능력이 크게 향상될 수 있습니다. 이 실제 연습에 설명된 단계를 수행하면 데이터를 효율적으로 로드, 정리, 변환, 모델링 및 시각화하고 데이터에서 귀중한 통찰력을 추출하고 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. Mastering Pandas는 다양한 분야의 데이터 과학 및 분석 작업을 위한 견고한 기반을 제공합니다.

위 내용은 Python Pandas 실전 훈련, 이론부터 실습까지 데이터 처리 가이드!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!