Latihan praktikal Python Pandas, kemajuan pantas untuk pemula pemprosesan data!

1. Gunakan read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
2. Mengendalikan nilai yang tiada:
   • Alih keluar nilai yang hilang: df = df.dropna()
   • Isi nilai yang tiada: df["column_name"].fillna(value)
3. Tukar jenis data: df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
4. Isih dan kumpulan mengikut:
   • Isih mengikut: df.sort_values(by="column_name")
   • Kumpulan: groupby_object = df.groupby(by="column_name")

2. Analisis data

1. Statistik
   • describe(): Lihat statistik asas data
   • mean(): Kira purata
   • std(): Kira sisihan piawai
2. Lukis carta:
   • plot(): Hasilkan pelbagai jenis carta, seperti carta garisan dan carta taburan
   • bar(): Jana carta bar
   • pie(): Jana carta pai
3. Pengagregatan data:
   • agg(): Gunakan fungsi agregat pada data terkumpul
   • pivot_table(): Buat tab silang untuk meringkaskan dan menganalisis data

3. Operasi data

1. Mengindeks dan menghiris:
   • loc[index_values]: Dapatkan data mengikut nilai indeks
   • iloc[index_values]: Dapatkan data mengikut kedudukan indeks
   • query(): Tapis data mengikut syarat
2. Pengendalian data:
   • append(): Tambahkan data pada DataFrame
   • merge(): Gabung dua atau lebih DataFrames
   • concat(): Sertai berbilang DataFrames bersama-sama
3. Penukaran data:
   • apply(): Guna fungsi baris demi baris atau lajur demi lajur
   • lambda(): Cipta fungsi tanpa nama untuk mengubah data

4. Kemahiran lanjutan

1. Fungsi tersuai: Cipta dan gunakan fungsi tersuai untuk memanjangkan fungsi pandas
2. Operasi pemvektoran: Gunakan fungsi pemvektoran NumPy untuk meningkatkan kecekapan
3. Pembersihan Data:
   • str.strip(): Alih keluar aksara ruang putih daripada rentetan
   • str.replace(): Gantikan aksara dalam rentetan atau ungkapan biasa
   • str.lower(): Tukar rentetan kepada huruf kecil

5. Permohonan kes

1. Analisis data pelanggan: Fahami tingkah laku pelanggan, corak pembelian dan trend
2. Memproses data kewangan: mengira penunjuk kewangan, menganalisis prestasi saham
3. Teroka data saintifik: proses data penderia dan analisis keputusan percubaan

Atas ialah kandungan terperinci Latihan praktikal Python Pandas, kemajuan pantas untuk pemula pemprosesan data!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!