Schalten Sie Python Pandas-Fähigkeiten frei und werden Sie ein Datenverarbeitungsexperte!

• Installieren mit pip: pip install <strong class="keylink">pandas</strong>
• Installation überprüfen: import pandas as pd

2. Datenstruktur

• DataFrame: zweidimensionale Datenstruktur, Zeilen stellen Indizes dar, Spalten stellen Spaltennamen dar
• Serie: Eindimensionale Datenstruktur, die eine Datenspalte darstellt
• Index: Eindeutige Kennung der Datenzeile
• Spalten: Der Name der Datenspalte

3. Datenimport/-export

• read_csv(): Daten aus CSV-Datei lesen
• read_excel(): Daten aus der Excel-Datei lesen
• to_csv(): Daten in eine CSV-Datei exportieren
• to_excel(): Daten in eine Excel-Datei exportieren

4. Datenbereinigung und Vorverarbeitung

• fillna(): Fehlende Werte ergänzen
• dropna(): Spalten oder Zeilen löschen, die fehlende Werte enthalten
• astype(): Datentyp erzwingen
• unique(): Einzigartigen Wert erhalten
• groupby(): Daten basierend auf einer oder mehreren Spalten gruppieren

5. Datenanalyse

• describe(): Erhalten Sie statistische Dateninformationen (Mittelwert, Median, Standardabweichung)
• corr(): Berechnen Sie den Korrelationskoeffizienten zwischen Spalten
• agg(): Aggregation gruppierter Daten (Summe, Durchschnitt, Maximum)
• plot(): Visualisierung von Daten

6. Datenkonvertierung

• merge(): Zwei DataFrames zusammenführen
• join(): Verbinden Sie zwei DataFrames basierend auf einem gemeinsamen Schlüssel
• concat(): Mehrere DataFrames verketten
• rename(): Eine Spalte oder einen Index umbenennen

7. Fortgeschrittene Techniken

• Lambdas: wird zum Erstellen anonymer Funktionen verwendet
• apply(): Funktion Zeile für Zeile oder Spalte für Spalte anwenden
• query(): Boolesche Ausdrücke zum Filtern von Daten verwenden
• resample(): Zeitreihendaten erneut abtasten

8. Übungen und Projekte

• Kaggle: Nehmen Sie an Data-Science-Wettbewerben teil und sammeln Sie praktische Erfahrungen
• Persönliches Projekt: Bauen Sie Ihre eigene DatenanalysePipeline auf
• Online-Kurse: Coursera, edX und andere Plattformen bieten fortgeschrittene Pandas-Kurse

9. Ressourcen

Pandas offizielle Dokumentation: https://pandas.pydata.org/docs/index.html
Community-Forum: https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas
Bücher:
• 《
  • Python Datenanalysehandbuch》
  《Pandas-Kochbuch》

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