Backend-Entwicklung
Python-Tutorial
Python Pandas Data Processing Master-Schulungsleitfaden zum Start Ihrer Datenexplorationsreise!
Python Pandas Data Processing Master-Schulungsleitfaden zum Start Ihrer Datenexplorationsreise!
Daten gibt es überall in der modernen Welt, und die effektive Verarbeitung und Analyse dieser Daten ist von entscheidender Bedeutung. python pandas ist ein leistungsstarkes Tool, das Datenexperten dabei hilft, Datenverarbeitung und -exploration effizient durchzuführen.
Grundkenntnisse
- Pandas installieren: Verwenden Sie pip oder conda, um die Pandas-Bibliothek zu installieren.
- Pandas importieren: Pandas als PD importieren
- DataFrame erstellen: Verwenden Sie pd.DataFrame(), um einen DataFrame zu erstellen, der Zeilen und Spalten enthält.
- Datentypen: Pandas unterstützt mehrere Datentypen, einschließlich Ganzzahlen, Gleitkommazahlen und Zeichenfolgen.
Laden und Verarbeiten von Daten
- Daten laden: Verwenden Sie pd.read_csv(), pd.read_excel() oder pd.read_sql(), um Daten aus CSV, Excel oder Datenbank zu laden.
- Umgang mit fehlenden Werten: Verwenden Sie pd.fillna(), pd.dropna() oder pd.interpolate(), um fehlende Werte zu behandeln.
- Umgang mit doppelten Werten: Verwenden Sie pd.duplicated() und pd.drop_duplicates(), um doppelte Werte zu entfernen oder zu markieren.
- Daten filtern: Verwenden Sie pd.query() oder pd.loc[], um Daten basierend auf bestimmten Bedingungen zu filtern.
Datenaggregation und -manipulation
- Aggregationsfunktionen: Verwenden Sie pd.sum(), pd.mean() und pd.std(), um Aggregationsoperationen für Daten durchzuführen.
- Gruppierung: Verwenden Sie pd.groupby(), um Daten basierend auf bestimmten Spalten zu gruppieren.
- Zusammenführen und Verketten: Verwenden Sie pd.merge() oder pd.concat(), um mehrere DataFrames zusammenzuführen oder zu verketten.
- Pivot-Tabelle: Verwenden Sie pd.pivot_table(), um eine Pivot-Tabelle zu erstellen, die Daten zusammenfasstund eine Kreuztabelle anzeigt.
Datenvisualisierung
- Matplotlib und Seaborn: Erstellen Sie Diagramme und Visualisierungen mit den Bibliotheken Matplotlib und Seaborn.
- Seriendiagramme: Zeichnen Sie Histogramme, Liniendiagramme und Streudiagramme, um eine einzelne Serie zu visualisieren.
- DataFrame-Plots: Erstellen Sie Heatmaps, Boxplots und Streudiagrammmatrizen, um Beziehungen zwischen mehreren Variablen zu visualisieren.
Premium-Theme
- Datenbereinigung: Bereinigen Sie Daten mit regulären Ausdrücken, String-Methoden und NumPy-Funktionen.
- Zeitreihenanalyse: Verwenden Sie pd.to_datetime() und pd.Timedelta(), um Zeitstempeldaten zu verarbeiten.
- Data Science Toolbox: Integrieren Sie andere Data Science-Bibliotheken wie Scikit-Learn, XGBoost und Tensorflow.
Zusammenfassung
Python beherrschen Pandas ist das Schlüsselwerkzeug, um ein Datenverarbeitungsmeister zu werden. Indem Sie die Grundlagen verstehen, Daten laden und verarbeiten, Aggregationen und Vorgänge durchführen, Daten visualisieren und fortgeschrittene Themen erkunden, können Sie Daten effektiv verarbeiten und untersuchen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPython Pandas Data Processing Master-Schulungsleitfaden zum Start Ihrer Datenexplorationsreise!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
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So zeigen Sie Beziehungsdiagrammdaten in MySQL an
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Was bedeutet „Gruppieren nach' in SQL?
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