如何在Python中使用PANDA進行數據分析？

如何在Python中使用PANDA進行數據分析？

pandas是一個強大的python庫，構建在Numpy之上，提供高性能，易於使用的數據結構和數據分析工具。這是Python許多數據科學工作流的基石。要有效地使用熊貓進行數據分析，您通常會按照以下步驟操作：

1. 安裝：確保安裝熊貓。如果不是，請打開終端或命令提示符，然後鍵入 pip install pandas 。
3. 導入pandas：通過導入庫來開始您的python腳本：導入pandas作為pd 。 作為PD 零件是縮短名稱以更容易鍵入的常見約定。

4. 數據攝入： pandas擅長從各種來源閱讀數據。常見功能包括：

   • pd.read_csv（'file.csv'）：從CSV文件中讀取數據。
   • <code> pd.excel（'file.xlsx'）來自JSON文件。
   • pd._read_sql（'query'，connection）：從SQL數據庫中讀取數據。
   • pd.dataframe（data） ：從dictionary，dictionary，lists lists列表中創建dataframe，listss lists lists或numpy array。這對於從划痕或操縱現有數據結構的數據框架很有用。

5. 數據探索：加載數據後，使用諸如：

   • ..head> .head（）：顯示前幾個。 li>
   • .info（）：提供數據框架的摘要，包括數據類型和非零值。
   • .describe（）：生成描述性統計信息（計數，平均值，STD，STD，MAN，MAX等）用於數值。
6. 數據操縱和分析：這是熊貓的實際力量來的。您將使用各種功能（下一節詳細介紹）清理，轉換和分析數據。
13. 數據輸出：最後，您可以使用 .to_csv（）， .to_excel（）， .TO_JSON（.TO_JSON（）（）（）等用於數據操作。以下是一些最常使用的：

    • 選擇和索引：

      • [] [] ：使用列標籤或boolean索引的基本選擇。 df ['column_name'] 選擇一個列； df [boolean_condition] 根據條件選擇行。
      • .loc [] ：基於標籤的索引。允許通過標籤選擇行和列。 df.loc [row_label，column_label]
      • .iloc [] ：基於整數的索引。允許通過其整數位置選擇行和列。 df.iloc [row_index，column_index]

    • 數據清潔：

      • .dropna（）意思是中間或更多用於聚合或其他操作的列。
      • .pivot_table（）：創建一個用於匯總數據的樞軸表。
      • .sort_values（）：基於一個或多列的數據li> .concat（）：將數據置於垂直或水平。

    • 數據聚集：

      • .sum（）代碼使用<code> .isnull（）。sum（）查看每列中存在多少。確定是否使用缺少數據（ .dropna（））刪除行，用合適的值（ .fillna（） - 均值，中間，模式或常數）或使用更複雜的插入技術（例如，使用Scikit-liearn's Puncuters）。使用 .astype（）將數據類型轉換為數據類型（例如，字符串為數字，日期為DateTime對象）。不正確的數據類型可以阻礙分析。
      • 外部檢測和處理：使用框圖，散點圖或統計方法（例如，IQR）識別異常值。確定是否刪除它們，將它們轉換為（例如，日誌轉換）或限制。
      • 數據轉換：如有必要（必要）標準化或標準化數值（使用標準標準或 Minmaxscaler 來自Scikit-Learn的）。這對於許多機器學習算法至關重要。
      • 數據刪除：使用 .drop_duplicates（）。。
      • 特徵工程：在現有的功能中創建新功能，如果他們可以提高現有功能，則可以提高分析或模型性能。 。這可能涉及組合列，創建比率或從字符串中提取信息。
      • 數據一致性：確保數據表示的一致性（例如，標準化日期格式，地址為分類變量中的不一致）。

      • 使用PANDA來改善數據分析工作流程的最佳實踐是什麼？

        改善PANDAS工作流程，考慮以下最佳實踐：

        1. 使用有意義的變量名稱：選擇清晰的數據范圍和描述性的數據范圍和列來允許使用可讀性和強度
        3. 使用矢量化操作：盡可能避免明確循環。 Pandas是針對矢量化操作的優化，它們的速度更快。
        4. 內存管理：對於非常大的數據集，請考慮使用 chunksize in pd.read_read_read_read_csv（） /strong>使用分析工具來識別代碼中的瓶頸。這有助於優化性能。
        5. 文檔：在代碼中寫出清晰而簡潔的註釋，以解釋您的數據清潔和轉換步驟。
        7. 版本控制：使用git或類似的版本控制系統來跟踪代碼和數據的更改解除您的代碼：將大型任務分解為較小的可重複使用的功能。
        8. 探索pandas的內置功能：在編寫自定義功能之前，請檢查Pandas是否已經提供了完成任務的功能。熊貓的特徵非常豐富，使用內置功能通常更有效，可維護。

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