Analisis komprehensif kemahiran analisis data panda: dari pemula hingga pakar

Pandas ialah salah satu perpustakaan analisis data yang paling biasa digunakan dalam Python, yang menyediakan fungsi yang kaya dan alatan yang cekap untuk pemprosesan dan analisis data. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa kaedah analisis data Pandas yang biasa digunakan daripada kemasukan kepada kecekapan, dan memberikan contoh kod khusus.

1. Import data dan operasi asas

1. Import pustaka Pandas dan set data
   Mula-mula, anda perlu mengimport pustaka Pandas dan memuatkan set data. Contoh kod berikut boleh digunakan:

import pandas as pd

# 加载CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')

# 加载Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 加载SQL数据库表
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
query = 'SELECT * FROM table'
data = pd.read_sql(query, conn)

2. Pratonton Data dan Maklumat Asas
   Seterusnya, anda boleh menggunakan kaedah berikut untuk pratonton dan mendapatkan maklumat asas set data:

# 预览前5行数据
data.head()

# 预览后5行数据
data.tail()

# 查看数据集的维度
data.shape

# 查看每列的数据类型和非空值数量
data.info()

# 查看每列的描述性统计信息
data.describe()

3. Pemilihan dan Penapisan Data
   Pandas menyediakan pelbagai kaedah pemilihan dan penapisan data, termasuk menggunakan label, pengindeksan lokasi dan penapisan bersyarat. Berikut adalah beberapa kaedah yang biasa digunakan:

# 使用列标签选择列
data['column_name']

# 使用多列标签选择多列
data[['column1', 'column2']]

# 使用行标签选择行
data.loc[row_label]

# 使用位置索引选择行
data.iloc[row_index]

# 使用条件筛选选择行
data[data['column'] > value]

2. Pembersihan dan pemprosesan data

1. Pemprosesan nilai yang hilang
   Dalam proses pembersihan data, menangani nilai yang hilang adalah langkah penting. Berikut ialah beberapa kaedah pemprosesan yang biasa digunakan:

# 判断每列是否有缺失值
data.isnull().any()

# 删除包含缺失值的行
data.dropna()

# 填充缺失值为特定值
data.fillna(value)

# 使用前一行或后一行的值填充缺失值
data.fillna(method='ffill')
data.fillna(method='bfill')

2. Penukaran jenis data
   Kadangkala, jenis data lajur data perlu ditukar kepada jenis lain. Berikut ialah beberapa kaedah penukaran biasa:

# 将列转换为字符串类型
data['column'] = data['column'].astype(str)

# 将列转换为日期时间类型
data['column'] = pd.to_datetime(data['column'])

# 将列转换为数值类型
data['column'] = pd.to_numeric(data['column'])

3. Pembentuk semula dan penggabungan data
   Semasa proses pemprosesan data, pembentukan semula dan penggabungan data kadangkala diperlukan. Berikut ialah beberapa kaedah biasa:

# 转置数据表
data.transpose()

# 合并多个数据表
pd.concat([data1, data2])

# 根据指定列的值合并数据表
pd.merge(data1, data2, on='column_name')

# 根据指定列的值连接数据表
data1.join(data2, on='column_name')

3. Analisis dan visualisasi data

1. Pengagregatan dan pengelompokan data
   Panda menyediakan fungsi pengagregatan dan pengelompokan data yang berkuasa, yang boleh melaksanakan statistik dan analisis data dengan mudah. Berikut ialah beberapa kaedah biasa:

# 按列进行求和
data.groupby('column').sum()

# 按列进行平均值计算
data.groupby('column').mean()

# 按列进行计数
data.groupby('column').count()

# 按列进行最大值和最小值计算
data.groupby('column').max()
data.groupby('column').min()

2. Penggambaran Data
   Pandas menggabungkan fungsi lukisan pustaka Matplotlib untuk melaksanakan pelbagai operasi visualisasi data. Berikut ialah beberapa kaedah visualisasi yang biasa digunakan:

# 绘制柱状图
data['column'].plot(kind='bar')

# 绘制折线图
data['column'].plot(kind='line')

# 绘制散点图
data.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')

# 绘制箱线图
data.plot(kind='box')

Kesimpulan
Artikel ini membantu pembaca daripada mula mahir dalam analisis data Pandas dengan memperkenalkan beberapa kaedah analisis data biasa perpustakaan Pandas. Melalui contoh kod khusus, pembaca boleh memahami dan menggunakan kaedah ini dengan lebih mendalam. Sudah tentu, Panda mempunyai banyak fungsi dan kaedah lain, dan pembaca boleh mempelajari dan mengaplikasikannya secara mendalam mengikut keperluan mereka sendiri.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis komprehensif kemahiran analisis data panda: dari pemula hingga pakar. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!