Bagaimana cara menggunakan panda untuk analisis data dalam python?

Bagaimana menggunakan panda untuk analisis data dalam python?

Pandas adalah perpustakaan python yang kuat yang dibina di atas Numpy, menyediakan prestasi data yang berprestasi tinggi, mudah digunakan dan alat analisis data. Ia adalah asas kepada banyak aliran kerja sains data di Python. Untuk menggunakan panda untuk analisis data secara berkesan, anda biasanya akan mengikuti langkah -langkah ini:

Pemasangan: Pastikan panda dipasang. Jika tidak, buka terminal anda atau command prompt dan taip Pip Pasang Pandas .

Pandas import: Mulakan skrip Python anda dengan mengimport perpustakaan: import pandas sebagai pd . Bahagian sebagai pd adalah konvensyen biasa untuk memendekkan nama untuk menaip lebih mudah. Fungsi biasa termasuk:

• pd.read_csv ('file.csv') : membaca data dari fail csv.
• Fail. Kamus, senarai senarai, atau array numpy. Ini berguna untuk membuat dataFrame dari awal atau memanipulasi struktur data sedia ada.
Memaparkan beberapa baris terakhir.

.info () : Menyediakan ringkasan data, termasuk jenis data dan nilai bukan nol.

Lajur. Data. .to_excel () , .to_json () , dll.

Apakah fungsi Pandas yang paling biasa untuk manipulasi data? Berikut adalah beberapa yang paling kerap digunakan:

• Pemilihan dan pengindeksan:

  • [] : Pemilihan asas menggunakan label lajur atau pengindeksan boolean. df ['column_name'] Pilih satu lajur; df [boolean_condition] pilih baris berdasarkan keadaan.
  • .loc [] : pengindeksan berasaskan label. Membolehkan memilih baris dan lajur oleh label mereka. df.loc [row_label, column_label]
  • .iloc [] : Pengindeksan berasaskan integer. Membolehkan memilih baris dan lajur dengan kedudukan integer mereka.

Pembersihan data:

• (contohnya, min, median).
• lajur.
• lajur. Agregasi:
  • .sum () , .mean () , .max () , .min () Statistik.
Tentukan sama ada untuk mengeluarkan baris dengan data yang hilang ( .dropna () ), isikannya dengan nilai yang sesuai ( .fillna () -min, median, mod, atau malar), atau menggunakan teknik yang lebih canggih. Gunakan .Astype () untuk menukar jenis data (misalnya, rentetan ke nombor, tarikh ke objek DateTime). Jenis data yang tidak betul boleh menghalang analisis.
• Pengesanan dan pengendalian luar: Mengenal pasti outliers menggunakan plot kotak, plot berselerak, atau kaedah statistik (misalnya, IQR). Tentukan sama ada untuk membuangnya, mengubahnya (contohnya, transformasi log), atau capnya. Ini sangat penting untuk banyak algoritma pembelajaran mesin. Ini mungkin melibatkan menggabungkan lajur, mewujudkan nisbah, atau mengekstrak maklumat dari rentetan. Data data.

Operasi: Pandas membolehkan berantai pelbagai operasi bersama -sama untuk kod yang lebih ringkas dan cekap.

Gunakan operasi vektor: Elakkan gelung eksplisit apabila mungkin. Pandas dioptimumkan untuk operasi vektor, yang lebih cepat. Pengiraan.

Profil: Gunakan alat profil untuk mengenal pasti kesesakan dalam kod anda. Ini membantu mengoptimumkan prestasi.

Dokumentasi: Tulis komen yang jelas dan ringkas dalam kod anda untuk menerangkan langkah pembersihan dan transformasi data anda. Keputusan. Pandas sangat kaya dengan ciri-ciri, dan menggunakan fungsi terbina dalam selalunya lebih cekap dan dapat dipelihara.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan panda untuk analisis data dalam python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!