Alat pemprosesan data Python Pandas, mesti dibaca untuk pemula!

pandas ialah perpustakaan pemprosesan data yang berkuasa dalam python, direka khas untuk memproses data berstruktur (seperti jadual). Ia menyediakan set kaya dengan ciri yang memudahkan penerokaan, pembersihan, transformasi dan pemodelan data. Bagi pemula dalam analisis data dan sains, menguasai Panda adalah penting.

Struktur data

Panda menggunakan dua struktur data utama:

• Siri: Satu dimensi tatasusunan, serupa dengan tatasusunan NumPy, tetapi mengandungi label (indeks).
• Bingkai Data: Jadual dua dimensi yang mengandungi lajur dan perpuluhan berlabel.

Data import dan eksport

• Import data: Import data daripada CSV, Excel dan fail lain menggunakan fungsi seperti read_csv(), read_<code>read_csv()、read_<strong class="keylink">excel</strong>()excel
().
• Eksport data: to_csv()、to_excel() Gunakan fungsi seperti
untuk mengeksport data ke fail.

Penerokaan Data

• Paparkan data: head() 和 t<strong class="keylink">ai</strong>l() Gunakan fungsi head() dan t
ai
• l() untuk melihat baris data sebelum dan seterusnya. info()Fahami maklumat data:
Gunakan fungsi
• untuk mendapatkan maklumat tentang jenis data, nilai yang tiada dan statistik. describe()Statistik
Gunakan fungsi

untuk mengira statistik data seperti min, median dan sisihan piawai.

Pembersihan data

• dropna() 或 fillna()Mengendalikan nilai yang hilang:
Gunakan fungsi
• untuk memadam atau mengisi nilai yang hilang. duplicated() 函数标识重复行并使用 drop_duplicates()Kendalikan data pendua:
Gunakan fungsi
• untuk mengalih keluarnya. clip() 函数限制异常值或使用 replace()Mengendalikan outlier:
Gantikannya menggunakan fungsi

.

Penukaran data

• assign() 或 insert()Buat lajur baharu:
Gunakan fungsi
• untuk mencipta lajur baharu berdasarkan lajur sedia ada. query()Tapis data:
Tapis baris atau lajur berdasarkan kriteria tertentu menggunakan indeks Boolean atau fungsi
• . groupby() 函数按一个或多个列分组，并使用聚合函数（如 sum()、mean()Pengumpulan dan pengagregatan:
Gunakan
• ) untuk melakukan pengiraan dalam kumpulan. join() 和 merge()Sertai dan cantumkan:
Gunakan fungsi

untuk menyertai atau menggabungkan DataFrame yang berbeza.

Pemodelan Data

• astype()Penukaran jenis data:
Gunakan fungsi
• untuk menukar jenis data kepada jenis yang diperlukan. get_dummies()Buat pembolehubah tiruan:
Gunakan fungsi
• untuk mencipta pembolehubah tiruan (pengekodan satu panas) untuk mewakili data kategori. sort_values() 和 set_index()Susun semula dan tetapkan indeks: Gunakan fungsi untuk semula
isih

data atau tetapkan indeks baris atau lajur baharu.

Ciri Termaju

• DatetimeIndex 和 Per<strong class="keylink">io</strong>dIndexPemprosesan Siri Masa:
Gunakan DatetimeIndex dan Per<li>io<strong>dIndex</strong> </li> untuk memproses data yang dicap masa. plot() Visualisasi Data: Gunakan fungsi untuk melukis graf dan carta untuk
• memvisualisasikandata. apply() 和 pipe()
Fungsi tersuai:

Gunakan fungsi

untuk menggunakan fungsi tersuai pada DataFrame atau Siri.

Amalan Terbaik
• Gunakan nama lajur yang jelas: Pastikan nama lajur mudah difahami dan menerangkan data.
• Mengendalikan nilai yang hilang: Sentiasa pertimbangkan nilai yang hilang dan gunakan strategi yang sesuai untuk mengendalikannya.
• Sahkan data anda: Sebelum menjalankan sebarang analisis, semak data anda dengan berhati-hati untuk mengetahui terpencil atau ralat.
• Optimumkan prestasi: Gunakan jenis data dan indeks yang sesuai untuk meningkatkan prestasi operasi data.

Menggunakan dokumentasi:

Rujuk dokumentasi Pandas untuk mengetahui lebih lanjut tentang fungsi dan keupayaan.

Ringkasan

🎜 🎜Menguasai perpustakaan Pandas adalah penting untuk memproses dan menganalisis data dengan cekap. Dengan memanfaatkan ciri hebatnya, pemula boleh meneroka, membersihkan, mengubah dan memodelkan data dengan mudah untuk mendapatkan cerapan berharga dan menyediakannya untuk analisis selanjutnya. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Alat pemprosesan data Python Pandas, mesti dibaca untuk pemula!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!