Rahsia analisis data Python Pandas untuk membantu maju di tempat kerja!

Perpustakaan

python pandas adalah alat yang amat diperlukan dalam bidang analisis data Ia menyediakan fungsi manipulasi, pembersihan dan analisis data yang berkuasa. Menguasai rahsia Pandas boleh meningkatkan kecekapan analisis data dengan ketara dan menambah mata untuk kemajuan kerjaya.

Pengendalian data

• Membaca dan menulis data: Manfaatkan kaedah read_csv() 和 to_csv() Pandas untuk membaca dan menulis data dengan mudah daripada fail dan pangkalan data.
• Penukaran jenis data: Gunakan kaedah astype() untuk menukar data daripada satu jenis kepada jenis lain, seperti menukar nombor kepada teks.
• Penggabungan Data: Menggabungkan data daripada sumber yang berbeza melalui kaedah merge()、join() 和 concat().
• Pengumpulan data: Gunakan kaedah groupby() untuk mengumpulkan data mengikut lajur dan melaksanakan operasi pengagregatan pada kumpulan, seperti jumlah, purata, dsb.
• Jadual Pangsi: Buat jadual pangsi menggunakan kaedah pivot_table() untuk mencipta jadual dengan ringkasan menegak atau mendatar berdasarkan lajur yang ditentukan.

Pembersihan data

• Pengendalian nilai yang tiada: Gunakan kaedah fillna() 和 dropna() untuk mengendalikan nilai yang tiada, gantikannya dengan nilai yang telah ditetapkan atau padamkannya.
• Penyingkiran nilai pendua: Gunakan kaedah duplicated() 方法识别重复值，并使用 drop_duplicates() untuk mengeluarkannya.
• Pengesanan dan penyingkiran lebih luar: Gunakan kaedah quantile() 和 iqr() 方法检测异常值，并使用 loc() untuk mengalih keluarnya.
• Pengesahan Data: Gunakan kaedah unique() 和 value_counts() untuk menyemak integriti dan ketekalan data.

Analisis Data

• Fungsi statistik: Gunakan fungsi statistik yang disediakan oleh Panda, seperti mean()、median() 和 std(), untuk menjalankan analisis deskriptif data.
• Analisis siri masa: Gunakan kaedah resample() untuk sampel semula dan mengagregat data siri masa untuk menjana arah aliran dan corak bermusim.
• Penapisan bersyarat: Gunakan kaedah query() 和 loc() untuk menapis data yang memenuhi syarat khusus untuk analisis yang lebih mendalam.
• Visualisasi Data: Gunakan fungsi plot terbina dalam Pandas, seperti plot() 和 boxplot(), untuk menukar data kepada representasi divisualkan untuk pemahaman dan tafsiran yang mudah.

Pengoptimuman prestasi

• Pengoptimuman memori: Gunakan kaedah memory_usage() untuk memantau penggunaan memori dan gunakan kaedah memory_usage() 方法监视内存使用情况，并使用 astype() 和 copy() dan copy() optimumkan jenis data untuk menjimatkan memori.
• Pemprosesan selari: Gunakan fungsi apply() 和 map() untuk menyelaraskan tugas analisis data dan meningkatkan kelajuan pemprosesan.
• Pembahagian Data: Jika jumlah data terlalu besar, data boleh dibahagikan kepada blok yang lebih kecil dan diproses dalam kelompok untuk meningkatkan kecekapan.

Petua lain

• Gunakan perpustakaan Numpy: Sepadukan perpustakaan Numpy untuk melaksanakan operasi matematik dan statistik yang kompleks seperti algebra linear dan taburan statistik.
• Indeks Tersuai: Buat set_index()indeks tersuai untuk data anda menggunakan kaedah untuk mencari dan isihdata dengan cepat.
• Gunakan fungsi tersuai: Gunakan fungsi apply() 和 map() Pandas untuk menggunakan fungsi tersuai untuk memproses dan menganalisis data.
• Pelajari Ekosistem Pandas: Terokai perpustakaan lain dalam ekosistem Pandas, seperti Pyspark dan Dask, untuk melanjutkan keupayaan analisis data anda.

Kesimpulan

Menguasai Python Penipuan analisis data Pandas boleh meningkatkan keupayaan analisis data anda dengan ketara dan membuka jalan untuk kemajuan di tempat kerja. Dengan memanfaatkan kemahiran mereka dalam memanipulasi, membersihkan, menganalisis dan mengoptimumkan data, penganalisis data boleh mengeluarkan cerapan berharga daripada data, menyelesaikan masalah perniagaan dan memacu kejayaan organisasi.

Atas ialah kandungan terperinci Rahsia analisis data Python Pandas untuk membantu maju di tempat kerja!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!