Penipuan lanjutan Python Pandas untuk memanfaatkan potensi pemprosesan data!

• Import Panda: import import <strong class="keylink">pandas</strong> as pdpanda
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

model.

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!