Buka kunci kemahiran Python Panda dan kuasai alatan pemprosesan data!

python pandasperpustakaan ialah manipulasi dan analisis data yang berkuasa alat, yang menyediakan keupayaan pemprosesan data yang berkuasa untuk bahasa pengaturcaraan Python. Dengan menguasai kemahiran Pandas, pembangun boleh memproses dan menganalisis pelbagai bentuk data dengan cekap, membuka kunci menguncinilainya dan membuat keputusan berdasarkan data.

Pemasangan dan Import

Untuk mula menggunakan Panda, anda perlu memasangnya terlebih dahulu melalui arahan pip:

pip install pandas

Selepas itu, import perpustakaan dalam skrip Python:

import pandas as pd

Struktur data

Panda menggunakan dua

struktur data utama:

• Siri: Satu dimensi array, setiap elemen mempunyai label (indeks).
• Bingkai Data: Jadual dua dimensi yang terdiri daripada baris dan lajur, di mana baris dikenal pasti melalui indeks dan lajur dikenal pasti dengan nama lajur.

Buat struktur data

Struktur data panda boleh dibuat menggunakan pelbagai kaedah:

• Import fail CSV:

df = pd.read_csv("data.csv")

• Buat Siri daripada Senarai dan Kamus:

s = pd.Series(["Python", "Pandas", "Data"])

• Buat DataFrame daripada Senarai dan Kamus:

df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Jane"], "age": [25, 30]})

Pengendalian data

Panda menyediakan pelbagai operasi untuk mengubah suai dan memanipulasi data, termasuk:

• Menghiris: Pilih data mengikut lokasi atau label.
• Tapis: Pilih data berdasarkan syarat.
• Isih: Isih data dengan satu atau lebih kekunci.
• Kumpulan: Kumpulkan data dengan satu atau lebih kekunci.
• Gabung: Gabungkan dua atau lebih struktur data bersama-sama.

Analisis Data

Panda juga menyediakan pelbagai fungsi analisis, antaranya:

• Statistik Deskriptif: Kira statistik seperti min, median, sisihan piawai, dll.
• Analisis Kolerasi: Tentukan korelasi antara pembolehubah.
• Analisis regresi: Wujudkan hubungan linear atau bukan linear antara data.

Visualisasi

Panda menyediakan ciri

visualisasi intuitif, termasuk:

• Carta Garis: Plot data siri masa.
• Plot Taburan: Menunjukkan hubungan antara dua pembolehubah.
• Histogram: Menunjukkan pengedaran data.
• Carta Pai: Menunjukkan saiz relatif kategori atau kumpulan.

Pengoptimuman prestasi

Untuk meningkatkan prestasi operasi Pandas, anda boleh menggunakan petua berikut:

• Gunakan bahagian belakang NumPy: NumPy menyediakan keupayaan pemprosesan tatasusunan yang lebih pantas.
• Operasi vektorisasi: Gunakan fungsi vektorisasi terbina dalam Pandas dan bukannya gelung.
• Gunakan multi-threading: Untuk set data yang besar, operasi boleh dilakukan secara selari.

Kesimpulan

Menguasai kemahiran Python Pandas adalah penting kerana ia membolehkan pembangun memproses dan menganalisis data dengan berkesan serta menggunakan data untuk memaklumkan proses membuat keputusan. Dengan memahami struktur data, manipulasi data,

analisis data dan keupayaan visualisasi, pembangun boleh membuka kunci potensi penuh pemprosesan data Pandas dan meningkatkan prestasi aplikasi terdorong data mereka.

Atas ialah kandungan terperinci Buka kunci kemahiran Python Panda dan kuasai alatan pemprosesan data!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!