Welche Methoden gibt es für die Pandas-Datenanalyse?

Pandas-Datenanalysemethoden umfassen: 1. Datenlesen und -auswahl; 3. Datenaggregation und -gruppierung; 6. Datenzusammenführung und -verbindung; 7. Datenpersistenz und -speicherung. Die Pandas-Bibliothek bietet eine Fülle von Datenanalyse- und -verarbeitungsfunktionen, die das Lesen, Verarbeiten, Filtern, Sortieren, Aggregieren, Pivotieren usw. umfassen. Durch den flexiblen Einsatz dieser Methoden und Funktionen können verschiedene Arten von Daten einfach analysiert und verarbeitet werden.

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, DELL G3-Computer.

Pandas ist eine beliebte Python-Datenanalysebibliothek, die viele leistungsstarke Methoden und Funktionen bietet, mit denen Sie Daten einfach verarbeiten, filtern und analysieren können. Im Folgenden sind einige gängige Methoden bei der Verwendung von Pandas zur Datenanalyse aufgeführt:

1. Lesen und Verarbeiten von Daten

• Daten lesen: Verwenden Sie read_csv(), read_excel(), read_sql() und andere Methoden in der Pandas-Bibliothek, um Different zu lesen Arten von Datendateien.

• Datenbereinigung: Vorverarbeitung von Daten, z. B. Füllen fehlender Werte, Löschen doppelter Werte, Verarbeitung von Ausreißern usw.

• Datenkonvertierung: Konvertieren Sie Daten von einem Format in ein anderes, beispielsweise CSV-Dateien in Excel-Dateien.

2. Datenfilterung und -auswahl

• Filterung basierend auf Bedingungen: Verwenden Sie loc- und iloc-Attribute und logische Operatoren (wie &, |, ~ usw.), um Daten zu filtern, die bestimmte Bedingungen erfüllen.

• Filtern basierend auf Tags: Verwenden Sie das loc-Attribut, um Daten nach bestimmten Tags zu filtern.

• Nach Bereich filtern: Verwenden Sie das loc-Attribut, um Daten innerhalb eines bestimmten Bereichs zu filtern.

• Multi-Bedingungsfilterung: Verwenden Sie die Abfragemethode, um Daten zu filtern, die mehrere Bedingungen erfüllen.

3. Datensortierung und -organisation

• Datensortierung: Verwenden Sie die Methode sort_values(), um die Daten zu sortieren, die nach einer bestimmten Spalte oder mehreren Spalten sortiert werden können.

• Data Wrangling: Reorganisieren oder Umformen von Daten, zum Beispiel Konvertieren von Daten vom Breitformat ins Langformat.

4. Datenaggregation und -gruppierung

• Datenaggregation: Führen Sie Aggregationsvorgänge für Daten durch, berechnen Sie beispielsweise den Durchschnitt, die Summe usw. jeder Kategorie.

• Datengruppierung: Verwenden Sie die Methode „groupby()“, um die Daten zu gruppieren und aggregierte Berechnungen für jede Gruppe durchzuführen.

• Gruppenstatistiken: Führen Sie Statistiken zu gruppierten Daten durch, berechnen Sie beispielsweise die durchschnittliche Bevölkerung, das BIP usw. jeder Region.

5. Pivot-Daten und Pivot-Tabelle

• Pivot-Tabelle: Verwenden Sie die Methode „pivot_table()“ in der Pandas-Bibliothek, um eine Pivot-Tabelle zu erstellen, um Daten aus mehreren Blickwinkeln zu analysieren.

• Pivot-Datenkonvertierung: Konvertieren Sie die Pivot-Tabelle in andere Datenformate, beispielsweise in eine CSV-Datei oder eine Excel-Datei.

6. Daten zusammenführen und verbinden

• Daten zusammenführen: Verwenden Sie die concat()-Methode, um mehrere Datenrahmen entlang einer bestimmten Zeile oder Spalte zusammenzuführen.

• Daten verbinden: Verwenden Sie die Methode merge(), um zwei Datenrahmen entsprechend einer bestimmten Spalte oder Zeile zu verbinden. 7. Datenpersistenz und -speicherung in CSV, Excel, SQL-Datenbank und andere Formate.

Datenlesen: Verwenden Sie verschiedene Methoden in der Pandas-Bibliothek, um Daten von der Festplatte zu lesen. Verwenden Sie beispielsweise read_csv(), read_excel(), read_sql() und andere Methoden, um CSV-, Excel-, SQL-Datenbanken und andere Formate zu lesen Daten.

• Kurz gesagt, die Pandas-Bibliothek bietet eine Fülle von Datenanalyse- und -verarbeitungsfunktionen, die das Lesen, Verarbeiten, Filtern, Sortieren, Aggregieren, Perspektiven usw. von Daten abdecken. Durch die Nutzung dieser Methoden und Funktionen können Sie verschiedene Arten von Daten einfach analysieren und verarbeiten.

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