使用 PANDAS 進行資料探索：初學者指南

使用 Pandas 進行資料探索：初學者指南

簡介

在資料科學領域，Pandas 是 Python 中最強大的資料操作和分析工具之一。
Pandas 建立在 NumPy 函式庫之上，提供資料結構和函數
從載入資料集到轉換和匯總數據，數據分析變得快速、輕鬆。

如果您是資料科學或 Python 新手，本指南將向您介紹使用 Pandas 進行資料探索的基礎知識，涵蓋任何資料專案的基本技術。

在本指南中，我們將了解：
•如何將資料載入到Pandas
•檢查和探索資料的基本方法
•過濾、排序和匯總資料的技術
•處理缺失值

讓我們開始與 Pandas 一起探索數據！

載入資料
任何資料分析專案的第一步都是將資料載入到 Pandas DataFrame 中，即
Pandas 中的主要資料結構。

DataFrame 是二維結構，以行和列儲存數據，很像電子表格。

要在 python 上安裝 pandas，請使用以下命令：
py -m pip install pandas
（請確保電腦已連接到 wifi 才能下載pandas）

載入 CSV 和 Excel 檔案

要載入資料集，我們可以對 CSV 檔案使用 pd.read_csv() 函數，或對
使用 pd.read_excel() 函數 Excel 檔案。

將 pandas 匯入為 pd
載入 CSV 檔案
df = pd.readcsv('path/to/your/file.csv')
載入 Excel 檔案
df = pd.readexcel('path/to/your/file.xlsx')
載入資料後，DataFrame df 將包含資料集，準備好進行探索和操作。

探索數據
加載資料後，下一步是探索它並了解其結構、內容和潛在問題。

以下是檢查資料的一些基本方法：

檢查前幾行
若要查看資料集的頂部，請使用 head() 方法。預設情況下，它顯示前五行，但您
可以指定不同的數字。
顯示前 5 行
列印（df.head（））
同樣，您可以使用 tail() 顯示最後幾行。

檢查資料結構與型別
若要查看資料集的摘要，包括列名稱、資料類型和非空值，請使用
info()方法。
取得 DataFrame
的摘要 列印（df.info（））

這提供了資料集的快速概述，並可以幫助您識別任何缺少資料或意外資料類型的資料列。

總統計
對於數值數據，describe() 提供總計統計信息，例如平均值、中位數、最小值和最大值。

取得總計統計
列印（df.describe（））

基本資料操作
資料探索通常需要過濾、排序和匯總資料才能獲得見解。
Pandas 透過一些內建方法讓這一切變得簡單。

過濾資料
您可以使用 loc[] 函數或直接在 DataFrame 上套用條件來根據條件過濾行。

過濾列滿足條件的行
Filtereddf = df[df['列名'] >某個值]

或者，使用 loc[]

filtered_df = df.loc[df['column_name'] >;一些_值]

對資料進行排序
若要按特定列對資料進行排序，請使用 sort_values() 方法。您可以按升序或降序排序。
依列升序排序
sorted_df = df.sort_values(by='column_name')
依降序對列進行排序
sorted_df = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

總結資料
groupby() 函數對於匯總資料很有用。例如，您可以計算
的平均值 每個類別的列在另一列。

按列分組併計算另一列的平均值
groupeddf = df.groupby('categorycolumn')['numericcolumn'].mean()

處理遺失資料
缺失資料是現實資料集中的常見問題，Pandas 提供了多種方法來處理它。

刪除缺失值
如果行或列有缺失值並且您想要將其刪除，請使用 dropna()。
刪除缺失值的行
dfdropped = df.dropna()
刪除缺失值的欄位
dfdropped = df.dropna(axis=1)
填充缺失值
若要將缺失值替換為特定值（例如，列的平均值），請使用 fillna()。

用列的平均值填滿缺失值
df['columnname'].fillna(df['columnname'].mean(), inplace=True)
正確處理缺失資料對於避免錯誤並確保分析品質至關重要。

結論

掌握 Pandas 對於任何資料科學專案至關重要，因為它可以讓您探索、清理和
有效地轉換資料。在本指南中，我們介紹如何載入資料、檢查資料、執行基本資料
操作和處理缺失值，這些都是資料探索的基本步驟。當你前進時，
Pandas 為複雜的數據分析和操作提供了更強大的功能。
如需進一步學習，您可以查看 Pandas 官方文件或探索
上的更多教學課程 Python 的官方文件網站。
掌握了這些基礎知識，您就可以開始使用 Pandas 進行資料探索之旅了。取得資料集
來自 Kaggle 或 UCI 機器學習儲存庫等來源，並將這些技術付諸實踐。

作者：Aniekpeno Thompson
熱情的數據科學愛好者讓我們一起探索數據科學的未來

https://wwwlinkedincom/in/anekpenothompson80370a262

以上是使用 PANDAS 進行資料探索：初學者指南的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！