Wir wissen, dass Pandas die am häufigsten verwendete Datenanalyse- und Manipulationsbibliothek in Python ist. Es bietet viele Funktionen und Methoden zur schnellen Lösung von Datenverarbeitungsproblemen bei der Datenanalyse.
Um die Verwendung von Python-Funktionen besser zu beherrschen, habe ich den Kundenabwanderungsdatensatz als Beispiel genommen, um die 30 am häufigsten verwendeten Funktionen und Methoden im Datenanalyseprozess vorzustellen. Die Daten können am Ende des Artikels heruntergeladen werden .
Die Daten sehen so aus:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv")
print(df.shape)
df.columns
Ergebnisausgabe
(10000, 14) Index(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore', 'Geography','Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance', 'NumOfProducts', 'HasCrCard','IsActiveMember', 'EstimatedSalary', 'Exited'],dtype='object')
df.drop(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore'], axis=1, inplace=True) print(df[:2]) print(df.shape)
Ergebnisausgabe
Beschreibung: Der Parameter „Achse“ ist auf 1 gesetzt, um Spalten zu platzieren, und auf 0, um Zeilen zu platzieren. Setzen Sie den Parameter „inplace=True“ auf True, um die Änderungen zu speichern. Wir haben 4 Spalten abgezogen, sodass die Anzahl der Spalten von 14 auf 10 reduziert wurde.
GeographyGenderAgeTenureBalanceNumOfProductsHasCrCard 0FranceFemale 42 20.011 IsActiveMemberEstimatedSalaryExited 0 1101348.88 1 (10000, 10)
Wir lesen Teilspaltendaten aus der CSV-Datei. Der Parameter usecols kann verwendet werden.
df_spec = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", usecols=['Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance'])
df_spec.head()
Mit dem Parameter nrows können Sie einen Datenrahmen erstellen, der die ersten 5000 Zeilen der CSV-Datei enthält. Sie können auch den Parameter „skiprows“ verwenden, um Zeilen vom Ende der Datei auszuwählen. Skiprows=5000 bedeutet, dass wir beim Lesen der CSV-Datei die ersten 5000 Zeilen überspringen.
df_partial = pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", nrows=5000)
print(df_partial.shape)
Nachdem wir den Datenrahmen erstellt haben, benötigen wir möglicherweise ein kleines Beispiel, um die Daten zu testen. Wir können den Parameter n oder frac verwenden, um die Stichprobengröße zu bestimmen.
df= pd.read_csv("Churn_Modelling.csv", usecols=['Gender', 'Age', 'Tenure', 'Balance'])
df_sample = df.sample(n=1000)
df_sample2 = df.sample(frac=0.1)
isna-Funktion ermittelt fehlende Werte in einem Datenrahmen. Durch die Verwendung von isna mit der Summenfunktion können wir die Anzahl der fehlenden Werte in jeder Spalte sehen.
df.isna().sum()
Verwenden Sie loc und iloc, um fehlende Werte hinzuzufügen. Der Unterschied zwischen den beiden ist wie folgt:
Wir erstellen zunächst 20 zufällige Indexe zur Auswahl.
missing_index = np.random.randint(10000, size=20)
Wir werden loc verwenden, um einige Werte in np.nan zu ändern (fehlende Werte).
df.loc[missing_index, ['Balance','Geography']] = np.nan
20 Werte fehlen in den Spalten „Balance“ und „Geographie“. Lassen Sie uns ein weiteres Beispiel mit iloc machen.
df.iloc[missing_index, -1] = np.nan
Die Fillna-Funktion wird zum Auffüllen fehlender Werte verwendet. Es bietet viele Optionen. Wir können einen bestimmten Wert, eine Aggregatfunktion wie den Mittelwert oder den vorherigen oder nächsten Wert verwenden.
avg = df['Balance'].mean() df['Balance'].fillna(value=avg, inplace=True)
Der Methodenparameter der Funktion fillna kann verwendet werden, um fehlende Werte basierend auf dem vorherigen oder nächsten Wert in der Spalte zu füllen (z. B. method="ffill"). Dies kann für sequentielle Daten wie Zeitreihen sehr nützlich sein.
Eine andere Möglichkeit, mit fehlenden Werten umzugehen, besteht darin, sie zu löschen. Der folgende Code löscht Zeilen mit fehlenden Werten.
df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True)
france_churn = df[(df.Geography == 'France') & (df.Exited == 1)] france_churn.Geography.value_counts()
df2 = df.query('80000 < Balance < 100000')
df2 = df.query('80000 < Balance < 100000'
df2 = df.query('80000 < Balance < 100000')
df[df['Tenure'].isin([4,6,9,10])][:3]
12. Groupby-Funktion
Die Groupby-Funktion von Pandas ist eine vielseitige und benutzerfreundliche Funktion, die Ihnen hilft, einen Überblick über Ihre Daten zu erhalten. Es macht es einfacher, Datensätze zu untersuchen und zugrunde liegende Beziehungen zwischen Variablen aufzudecken. 
df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).mean()
df[['Geography','Gender','Exited']].groupby(['Geography','Gender']).agg(['mean','count'])
df_summary = df[['Geography','Exited','Balance']].groupby('Geography').agg({'Exited':'sum', 'Balance':'mean'})
df_summary.rename(columns={'Exited':'# of churned customers', 'Balance':'Average Balance of Customers'},inplace=True)
16. Den ursprünglichen Index zurücksetzen und löschen
import pandas as pd
df_summary = df[['Geography','Exited','Balance']].groupby('Geography').agg(Number_of_churned_customers = pd.NamedAgg('Exited', 'sum'),Average_balance_of_customers = pd.NamedAgg('Balance', 'mean'))
print(df_summary)
print(df_summary.reset_index())
18. Neue Spalte einfügen df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True)
Sie wird verwendet, um den Wert in einer Zeile oder Spalte basierend auf einer Bedingung zu ersetzen. Der Standardersatzwert ist NaN, wir können aber auch einen Ersatzwert angeben.
df_new.set_index('Geography')
Die Rangfunktion weist einem Wert eine Rangfolge zu. Lassen Sie uns eine Spalte erstellen, die Kunden anhand ihres Guthabens einordnet.
group = np.random.randint(10, size=6) df_new['Group'] = group
df_new['Balance'] = df_new['Balance'].where(df_new['Group'] >= 6, 0)
22. Speichernutzung
df.memory_usage()
默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。
低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。例如，地理列具有 3 个唯一值和 10000 行。
我们可以通过将其数据类型更改为"类别"来节省内存。
df['Geography'] = df['Geography'].astype('category')
替换函数可用于替换数据帧中的值。
df['Geography'].replace({0:'B1',1:'B2'})
pandas 不是一个数据可视化库，但它使得创建基本绘图变得非常简单。
我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。
让我们创建平衡列的直方图。
pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。我们可以轻松地调整它。
df['Balance'].plot(kind='hist', figsize=(10,6), title='Customer Balance')
我们可以更改各种参数的默认显示选项，而不是每次手动调整显示选项。
pd.set_option("display.precision", 2)
可能要更改的一些其他选项包括：
pct_change用于计算序列中值的变化百分比。在计算时间序列或元素顺序数组中更改的百分比时，它很有用。
ser= pd.Series([2,4,5,6,72,4,6,72]) ser.pct_change()
我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。我已经在数据帧中添加了df_new名称。
df_new[df_new.Names.str.startswith('Mi')]
我们可能需要根据文本数据（如客户名称）筛选观测值（行）。我已经在数据帧中添加了df_new名称。
我们可以通过使用返回 Style 对象的 Style 属性来实现此目的，它提供了许多用于格式化和显示数据框的选项。例如，我们可以突出显示最小值或最大值。
它还允许应用自定义样式函数。
df_new.style.highlight_max(axis=0, color='darkgreen')
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