使用 PANDAS 进行数据探索：初学者指南

使用 Pandas 进行数据探索：初学者指南

简介

在数据科学领域，Pandas 是 Python 中最强大的数据操作和分析工具之一。
Pandas 建立在 NumPy 库之上，提供数据结构和函数
从加载数据集到转换和汇总数据，数据分析变得快速、轻松。

如果您是数据科学或 Python 新手，本指南将向您介绍使用 Pandas 进行数据探索的基础知识，涵盖任何数据项目的基本技术。

在本指南中，我们将了解：
•如何将数据加载到Pandas
•检查和探索数据的基本方法
•过滤、排序和汇总数据的技术
•处理缺失值

让我们开始与 Pandas 一起探索数据！

加载数据
任何数据分析项目的第一步都是将数据加载到 Pandas DataFrame 中，即
Pandas 中的主要数据结构。

DataFrame 是二维结构，以行和列存储数据，很像电子表格。

要在 python 上安装 pandas，请使用以下命令：
py -m pip install pandas
（请确保电脑已连接到 wifi 才能下载pandas）

加载 CSV 和 Excel 文件

要加载数据集，我们可以对 CSV 文件使用 pd.read_csv() 函数，或对
使用 pd.read_excel() 函数 Excel 文件。

将 pandas 导入为 pd
加载 CSV 文件
df = pd.readcsv('path/to/your/file.csv')
加载 Excel 文件
df = pd.readexcel('path/to/your/file.xlsx')
加载数据后，DataFrame df 将包含数据集，准备好进行探索和操作。

探索数据
加载数据后，下一步就是探索它并了解其结构、内容和潜在问题。

以下是检查数据的一些基本方法：

检查前几行
要查看数据集的顶部，请使用 head() 方法。默认情况下，它显示前五行，但您
可以指定不同的数字。
显示前 5 行
打印（df.head（））
同样，您可以使用 tail() 显示最后几行。

检查数据结构和类型
要查看数据集的摘要，包括列名称、数据类型和非空值，请使用
info()方法。
获取 DataFrame
的摘要 打印（df.info（））

这提供了数据集的快速概述，并可以帮助您识别任何缺少数据或意外数据类型的列。

汇总统计
对于数值数据，describe() 提供汇总统计信息，例如平均值、中值、最小值和最大值。

获取汇总统计数据
打印（df.describe（））

基本数据操作
数据探索通常需要过滤、排序和汇总数据才能获得见解。
Pandas 通过一些内置方法使这一切变得简单。

过滤数据
您可以使用 loc[] 函数或直接在 DataFrame 上应用条件来根据条件过滤行。

过滤列满足条件的行
Filtereddf = df[df['列名'] >某个值]

或者，使用 loc[]

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

对数据进行排序
要按特定列对数据进行排序，请使用 sort_values() 方法。您可以按升序或降序排序。
按列升序排序
sorted_df = df.sort_values(by='column_name')
按降序对列进行排序
sorted_df = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)

汇总数据
groupby() 函数对于汇总数据很有用。例如，您可以计算
的平均值 每个类别的列在另一列中。

按列分组并计算另一列的平均值
groupeddf = df.groupby('categorycolumn')['numericcolumn'].mean()

处理丢失数据
缺失数据是现实数据集中的一个常见问题，Pandas 提供了多种方法来处理它。

删除缺失值
如果行或列有缺失值并且您想将其删除，请使用 dropna()。
删除缺失值的行
dfdropped = df.dropna()
删除缺失值的列
dfdropped = df.dropna(axis=1)
填充缺失值
要将缺失值替换为特定值（例如，列的平均值），请使用 fillna()。

用列的平均值填充缺失值
df['columnname'].fillna(df['columnname'].mean(), inplace=True)
正确处理缺失数据对于避免错误并确保分析质量至关重要。

结论

掌握 Pandas 对于任何数据科学项目都至关重要，因为它可以让您探索、清理和
有效地转换数据。在本指南中，我们介绍了如何加载数据、检查数据、执行基本数据
操作和处理缺失值，这些都是数据探索的基本步骤。当你前进时，
Pandas 为复杂的数据分析和操作提供了更强大的功能。
如需进一步学习，您可以查看 Pandas 官方文档或探索
上的更多教程 Python 的官方文档网站。
掌握了这些基础知识，您就可以开始使用 Pandas 进行数据探索之旅了。获取数据集
来自 Kaggle 或 UCI 机器学习存储库等来源，并将这些技术付诸实践。

作者：Aniekpeno Thompson
热情的数据科学爱好者让我们一起探索数据科学的未来

https://wwwlinkedincom/in/anekpenothompson80370a262

以上是使用 PANDAS 进行数据探索：初学者指南的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！