Python Pandas는 데이터 처리의 잠재력을 활용하기 위한 고급 치트를 제공합니다!

• Pandas 가져오기: pd로 <code>import <strong class="keylink">pandas</strong> as pdpandas
가져오기
• DataFrame 생성: df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"])
• 데이터 정리: df.dropna(), df.fillna(), df.drop_duplicates()

데이터 탐색 및 시각화:

• 데이터 유형 변환: df.astype("数据类型")
• 입력된 데이터 처리: df["列名"].unique(), df["列名"].value_counts()
• 데이터 시각화: df.plot(), df.hist(), df.scatterplot()

데이터 처리 기술:

• 병합 및 연결: pd.merge(df1, df2, on=["列名"])
• 그룹 운영: df.groupby(["分组键"]).agg({"聚合函数"})
• 피벗 테이블: df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值"]) df.pivot_table(index=["row
index
• "], columns=["column index"], value=["value"]) df.apply(lambda x: 自定义函数(x))맞춤 기능 사용:

고급 기능:

• df.interpolate(), df.resample()누락된 값 처리:
• df.resample("时间间隔").mean()시계열 분석:
• df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))데이터 정규화:
• df.parallel_apply(lambda x: 自定义函数(x))병렬 처리:

사례 신청:

• 데이터 정리:
웹
• 에서 데이터를 크롤링하고 불일치 및 누락된 값을 정리합니다.
데이터 분석:
• 판매 데이터를 분석하여 추세, 패턴 및 이상값을 식별합니다.
데이터 시각화:
• 대화형 대시보드를 만들어 핵심 성과 지표를 추적하세요. 예측 모델링: 데이터 전처리 및 기능 엔지니어링에 Panda를 사용한 다음
기계 학습

모델을 구축하세요.

모범 사례:

메모리 사용량 최적화:
• 청킹 기술 및 메모리 매핑 파일.
성능 향상:
• Numpy 및 Cython 통합.
코드 가독성:
• 파이프와 람다 표현식을 사용하여 복잡한 변환을 단순화합니다. 확장성: 병렬 처리 및
클라우드 컴퓨팅

서비스를 활용하세요.

이러한 고급 Pandas 기술을 익히면 데이터 처리 능력이 크게 향상되고 자물쇠데이터 분석의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다. 효과적인 데이터 정리, 탐색, 변환 및

시각화🎜를 통해 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻고 정보에 입각한 결정을 내리며 비즈니스 성장을 촉진할 수 있습니다. 🎜

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