Analisis Data Python: Mengekstrak Nilai daripada Data

Latar belakang Data telah menembusi setiap aspek kehidupan kita, daripada penderia pintar kepada pangkalan data data besaryang besar. Mengekstrak maklumat berguna daripada data ini telah menjadi penting untuk membantu kami membuat keputusan termaklum, meningkatkan kecekapan operasi dan mencipta cerapan inovatif. Bahasa pengaturcaraan (seperti: python) menggunakan perpustakaan seperti pandas, NumPy, dll. memainkan peranan penting.

Asas pengekstrakan data Langkah pertama dalam pengekstrakan data ialah memuatkan data daripada sumber data ke dalam struktur storan. Kaedah read_csv() Pandas membenarkan memuatkan data daripada fail CSV, manakala kaedah read_sql() digunakan untuk mendapatkan data daripada pangkalan data yang bersambung. Data yang dimuatkan kemudiannya boleh dibersihkan dan diubah untuk menjadikannya sesuai untuk penerokaan dan pemodelan selanjutnya.

Penerokaan Data Setelah data dimuatkan, anda boleh menerokainya menggunakan bingkai data Pandas dan struktur data. Kaedah .info() menyediakan maklumat tentang jenis data, nilai yang hilang dan penggunaan memori. Kaedah .head() digunakan untuk pratonton beberapa baris pertama data, manakala kaedah .tail() memaparkan baris terakhir data.

Pembersihan data Pembersihan data ialah bahagian asas tetapi penting dalam mengoptimumkankualiti data dengan mengalih keluar bar yang salah, tiada atau pendua. Contohnya, gunakan kaedah .dropna() untuk menggugurkan baris dengan nilai yang tiada dan kaedah .drop_duplicates() untuk memilih baris unik sahaja.

Penukaran data Transformasi data melibatkan penukaran data daripada satu struktur kepada struktur yang lain untuk tujuan pemodelan. Bingkai data Pandas menyediakan kaedah untuk membentuk semula data, seperti .stack() untuk menukar daripada jadual lebar kepada jadual panjang dan .unstack() untuk membalikkan penukaran.

Pengumpulan data Pengagregatan data meringkaskan nilai berbilang pemerhatian kepada satu nilai. Kaedah .groupby() Pandas digunakan untuk mengumpulkan data berdasarkan kunci kumpulan yang ditentukan, manakala kaedah .agg() digunakan untuk mengira statistik ringkasan (seperti min, median, sisihan piawai) untuk setiap kumpulan

Visualisasi Data Penggambaran Data ialah penukaran data kompleks kepada perwakilan grafik, menjadikannya mudah untuk ditafsir dan berkomunikasi. Pustaka Matplot menyediakan kaedah terbina dalam untuk menjana carta bar, histogram, plot serakan dan carta garis.

Bahasa mesin Model bahasa mesin, seperti pepohon keputusan dan pengelas dalam Scikit-Learn, boleh digunakan untuk memperoleh pengetahuan daripada data. Mereka boleh membantu mengelaskan, mengundur dan data kelompok. Model terlatih kemudiannya boleh digunakan untuk membuat alasan tentang data baharu dan membuat keputusan dunia sebenar.

Kajian Kes: Data Kedai Runcit

Pertimbangkan data jualan kedai runcit, termasuk tarikh transaksi, masa, kategori item, volum jualan dan nombor kedai.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pyplot
import seaborn as sns

# 加载数据
data = data.read_csv("store_data.csv")

# 探索
print(data.info())
print(data.head())

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 转换
# 将商店编号设置为行标签
data.set_index("store_no", inplace=True)

# 聚合
# 按商店分组并计算每组的每月总销售额
monthly_totals = data.groupby("month").resample("M").sum()

# 数据可视化
# 生成每月总销售额的折线图
pyplot.figure(figxize=(10,6))
monthly_totals.plot(kind="line")

Kesimpulan

Pengestrakan data menggunakan Python ialah kemahiran penting dalam pelbagai industri dan fungsi. Dengan mengikuti amalan terbaik yang digariskan dalam artikel ini, saintis data, jurutera data dan profesional perniagaan boleh mengekstrak maklumat berguna daripada data mereka, mendorong keputusan termaklum dan kecemerlangan operasi.

Atas ialah kandungan terperinci Analisis Data Python: Mengekstrak Nilai daripada Data. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!