


Penipuan lanjutan Python Pandas untuk memanfaatkan potensi pemprosesan data!
-
Import Panda:
import import <strong class="keylink">pandas</strong> as pd
panda sebagai pd -
Buat DataFrame:
df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"])
-
Pembersihan data:
df.dropna()
,df.fillna()
,df.drop_duplicates()
Penerokaan dan visualisasi data:
-
Penukaran jenis data:
df.astype("数据类型")
-
Pemprosesan data ditaip:
df["列名"].unique()
,df["列名"].value_counts()
-
Visualisasi Data:
df.plot()
,df.hist()
,df.scatterplot()
Kemahiran pemprosesan data:
-
Gabung dan sambung:
pd.merge(df1, df2, on=["列名"])
-
Operasi kumpulan:
df.groupby(["分组键"]).agg({"聚合函数"})
-
Jadual pangsi:
df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值"])
df.pivot_table(index=["row
index - "], columns=["column index"], values=["value"])
df.apply(lambda x: 自定义函数(x))
Gunakan fungsi tersuai:
Ciri Terperinci:
-
df.interpolate()
,df.resample()
Pengendalian nilai yang tiada: -
df.resample("时间间隔").mean()
Analisis Siri Masa: -
df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))
Penormalan data: -
df.parallel_apply(lambda x: 自定义函数(x))
Pemprosesan selari:
Permohonan kes:
- Pembersihan Data: Rangkakan data daripada web
- dan bersihkan ketidakkonsistenan dan nilai yang hilang. Analisis Data:
- Analisis data jualan untuk mengenal pasti trend, corak dan outlier. Visualisasi Data:
- Cipta papan pemuka interaktif untuk menjejaki penunjuk prestasi utama. Pemodelan ramalan: Gunakan Panda untuk prapemprosesan data dan kejuruteraan ciri, kemudian bina pembelajaran mesin
Amalan Terbaik:
- Optimumkan penggunaan memori:
- Teknologi pemotongan dan fail dipetakan memori. Meningkatkan prestasi:
- Penyepaduan Numpy dan Cython. Kebolehbacaan kod:
- Permudahkan transformasi kompleks menggunakan paip dan ekspresi lambda. Skalabiliti: Manfaatkan pemprosesan selari dan perkhidmatan Cloud Computing
Kuasai kemahiran Pandas lanjutan ini dan anda akan meningkatkan dengan ketara keupayaan pemprosesan data anda dan membuka kunci potensi penuh kuncianalisis data. Melalui pembersihan data, penerokaan, transformasi dan
visualisasi🎜 yang berkesan, anda boleh memperoleh cerapan berharga daripada data anda, membuat keputusan termaklum dan memacu pertumbuhan perniagaan. 🎜Atas ialah kandungan terperinci Penipuan lanjutan Python Pandas untuk memanfaatkan potensi pemprosesan data!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

EditPlus versi Cina retak
Saiz kecil, penyerlahan sintaks, tidak menyokong fungsi gesaan kod

SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini