Wie benutze ich Pandas für die Datenanalyse in Python?

Wie kann man Pandas für die Datenanalyse in Python verwenden? Es ist der Eckpfeiler vieler Datenwissenschafts -Workflows in Python. Um PANDAs für die Datenanalyse effektiv zu verwenden, folgen Sie normalerweise folgenden Schritten:

1. Installation: Stellen Sie sicher, dass Pandas installiert ist. Wenn nicht, öffnen Sie Ihre Terminal- oder Eingabeaufforderung und geben Sie PIP ein. Installieren Sie Pandas .
2. Pandas importieren: Starten Sie Ihr Python -Skript, indem Sie die Bibliothek importieren: Pandas als PD importieren. Der als pd ist eine übliche Konvention, um den Namen für das einfacher Tippen zu verkürzen. Häufige Funktionen umfassen:
   • pd.read_csv ('file.csv') : liest Daten aus einer CSV -Datei. Datei.
   • pd.read_json ('file.json') : Lesedaten aus einer JSON -Datei. Aus einem Wörterbuch, der Liste der Listen oder einem Numpy -Array. Dies ist nützlich, um Datenframes von Grund auf zu erstellen oder vorhandene Datenstrukturen zu manipulieren. Zeilen.
   • .info () : Enthält eine Zusammenfassung des Datenrahmens, einschließlich Datentypen und Nicht-Null-Werten. (Zeilen, Spalten) des Datenframe. Matplotlib und Seeborn erstellen Diagramme direkt aus Ihrem Datenrahmen. Die häufigsten Pandas -Funktionen für die Datenmanipulation? Hier sind einige der am häufigsten verwendeten:

     • Auswahl und Indexierung:

       • [] : Grundlegende Auswahl mit Spaltenbezeichnungen oder Boolean -Indexierung. df ['column_name'] wählt eine einzelne Spalte aus; df [boolean_condition] wählt Zeilen basierend auf einer Bedingung aus. Ermöglicht die Auswahl von Zeilen und Spalten nach ihren Etiketten. df.loc [row_label, column_label]
       • .iloc [] : Integer-basierte Indexierung. Ermöglicht die Auswahl von Zeilen und Spalten nach ihren Ganzzahlpositionen. df.iloc [row_index, column_index]

     • Datenreinigung:

       • .dropna () : ROWS oder Spalten mit fehlenden Werten. oder Methode (z. B. Mittelwert, Median).
       • .Replace () : Ersetzt Werte durch andere Werte. Spalte.
       • .GroupBy () : Gruppen Daten basierend auf einer oder mehreren Spalten für die Aggregation oder andere Operationen. Spalten.
       • .merge () : Basierend auf den gängigen Spalten basiert auf den gängigen Spalten. Aggregation:
         • .sum () , .mean () , .max () , .min () , .count () , usc. Statistiken.

       Wie kann ich Daten mit Pandas effizient reinigen und vorbereiten? Entscheiden Sie, ob Zeilen mit fehlenden Daten ( .dropna () ) entfernen, füllen Sie sie mit einem geeigneten Wert ( .fillna () -Mittelwert, Median, Modus oder Konstante), oder verwenden Sie ausgefeiltere Imputationstechniken (z. B. mit Scikit-Larn-Imputern. Verwenden Sie .Aastype () , um Datentypen zu konvertieren (z. B. Zeichenfolgen zu Zahlen, Daten zu DateTime -Objekten). Falsche Datentypen können die Analyse beeinträchtigen. Entscheiden Sie, ob Sie sie entfernen, um sie zu transformieren (z. B. Log-Transformation) oder beenden Sie sie. Dies ist für viele Algorithmen für maschinelles Lernen von entscheidender Bedeutung. Dies kann das Kombinieren von Spalten, das Erstellen von Verhältnissen oder das Extrahieren von Informationen aus Zeichenfolgen beinhalten. Daten.

Was sind einige Best Practices für die Verwendung von Pandas zur Verbesserung der Datenanalyse -Workflow? Operationen: Pandas ermöglicht das Zusammenketten mehrerer Vorgänge für einen prägnanteren und effizienteren Code. Pandas ist für vektorisierte Operationen optimiert, die signifikant schneller sind. Berechnung.

Profilerstellung: Profiling -Tools verwenden, um Engpässe in Ihrem Code zu identifizieren. Dies hilft, die Leistung zu optimieren. Ergebnisse.

Modularisieren Sie Ihren Code: Brechen Sie große Aufgaben in kleinere, wiederverwendbare Funktionen auf. Pandas ist unglaublich merkmalreich, und die Verwendung integrierter Funktionen ist oft effizienter und wartbarer.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie benutze ich Pandas für die Datenanalyse in Python?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!