Python-Datenanalyse: Wert aus Daten extrahieren

Hintergrund Daten sind in jeden Aspekt unseres Lebens eingedrungen, von intelligenten Sensoren bis hin zu riesigen „Big Data“-Datenbanken. Das Extrahieren nützlicher Informationen aus diesen Daten ist für uns von entscheidender Bedeutung, um fundierte Entscheidungen zu treffen, die betriebliche Effizienz zu verbessern und innovative Erkenntnisse zu gewinnen. Programmiersprachen (z. B. python) unter Verwendung von Bibliotheken wie pandas, NumPy usw. spielen eine Schlüsselrolle.

Grundlagen der Datenextraktion

Der erste Schritt bei der Datenextraktion besteht darin, die Daten aus der Datenquelle in eine Speicherstruktur zu laden. Die read_csv()-Methode von Pandas ermöglicht das Laden von Daten aus einer CSV-Datei, während die read_sql()-Methode zum Abrufen von Daten aus einer verbundenen Datenbank verwendet wird. Die geladenen Daten können dann bereinigt und transformiert werden, um sie für die weitere Untersuchung und Modellierung geeignet zu machen.

Datenexploration

Sobald die Daten geladen sind, können Sie sie mithilfe der Datenrahmen und Datenstrukturen von Pandas erkunden. Die Methode .info() stellt Informationen zu Datentypen, fehlenden Werten und Speichernutzung bereit. Die Methode .head() wird verwendet, um eine Vorschau der ersten Datenzeilen anzuzeigen, während die Methode .tail() die letzte Datenzeile anzeigt.

Datenbereinigung

Die Datenbereinigung ist ein grundlegender, aber wichtiger Teil der OptimierungDatenqualität durch das Entfernen falscher, fehlender oder doppelter Balken. Verwenden Sie beispielsweise die Methode .dropna(), um Zeilen mit fehlenden Werten zu löschen, und die Methode .drop_duplicates(), um nur eindeutige Zeilen auszuwählen.

Datenkonvertierung

Bei der Datentransformation werden Daten zu Modellierungszwecken von einer Struktur in eine andere konvertiert. Die Datenrahmen von Pandas bieten Methoden zum Umformen der Daten, z. B. .stack() zum Konvertieren von einer breiten Tabelle in eine lange Tabelle und .unstack() zum Umkehren der Konvertierung.

Datenaggregation

Durch die Datenaggregation werden die Werte mehrerer Beobachtungen zu einem einzigen Wert zusammengefasst. Die .groupby()-Methode von Pandas wird zum Gruppieren von Daten basierend auf einem angegebenen Gruppierungsschlüssel verwendet, während die .agg()-Methode zum Berechnen zusammenfassender Statistiken (wie Mittelwert, Median, Standardabweichung) für jede Gruppe verwendet wird

Datenvisualisierung

Datenvisualisierung ist die Umwandlung komplexer Daten in eine grafische Darstellung, die ihre Interpretation und Kommunikation erleichtert. Die Matplot-Bibliothek bietet integrierte Methoden zum Generieren von Balkendiagrammen, Histogrammen, Streudiagrammen und Liniendiagrammen.

Maschinensprache

Maschinensprachmodelle wie Entscheidungsbäume und Klassifikatoren in Scikit-Learn können verwendet werden, um Wissen aus Daten abzuleiten. Sie können dabei helfen, Daten zu klassifizieren, zu regressieren und zu gruppieren. Das trainierte Modell kann dann verwendet werden, um über neue Daten nachzudenken und reale Entscheidungen zu treffen.

Fallstudie: Einzelhandelsgeschäftsdaten

Berücksichtigen Sie die Verkaufsdaten eines Einzelhandelsgeschäfts, einschließlich Transaktionsdatum, -uhrzeit, Artikelkategorie, Verkaufsvolumen und Filialnummer.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pyplot
import seaborn as sns

# 加载数据
data = data.read_csv("store_data.csv")

# 探索
print(data.info())
print(data.head())

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 转换
# 将商店编号设置为行标签
data.set_index("store_no", inplace=True)

# 聚合
# 按商店分组并计算每组的每月总销售额
monthly_totals = data.groupby("month").resample("M").sum()

# 数据可视化
# 生成每月总销售额的折线图
pyplot.figure(figxize=(10,6))
monthly_totals.plot(kind="line")

Fazit

Datenextraktion mit

Python

ist eine wesentliche Fähigkeit in verschiedenen Branchen und Funktionen. Durch die Befolgung der in diesem Artikel beschriebenen Best Practices können Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Geschäftsleute nützliche Informationen aus ihren Daten extrahieren und so fundierte Entscheidungen und operative Exzellenz vorantreiben.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython-Datenanalyse: Wert aus Daten extrahieren. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!