Praktische Übung zu Python Pandas, ein Leitfaden zur Datenverarbeitung von der Theorie bis zur Praxis!

Python Pandas ist eine leistungsstarke Bibliothek zur Datenanalyse und -verarbeitung. Es bietet einen umfassenden Satz an Tools, die eine Vielzahl von Aufgaben ausführen können, vom Laden und Bereinigen von Daten bis hin zur Datentransformation und -modellierung. Diese praktische Komplettlösung führt Sie durch die Beherrschung von Pandas von der Theorie bis zur Praxis und hilft Ihnen dabei, Daten effektiv zu verarbeiten und daraus Erkenntnisse abzuleiten.

Laden und Bereinigen von Daten

Verwenden Sie die Funktionen read_csv() und read_<ul>excel<li>()</li> </ul>, um Daten aus CSV- und Excel-Dateien zu laden. read_csv() 和 read_<strong class="keylink">excel</strong>() Verwenden Sie

Funktionen, um eine Vorschau von head() 和 info()Datenstrukturen und Datentypen anzuzeigen.

Verwenden Sie die Funktion

, um fehlende Werte und doppelte Daten zu verarbeiten. dropna()、fillna() 和 drop_duplicates()

Datenkonvertierung

Verwenden Sie die Funktion
• , um Spalten umzubenennen und neue Spalten hinzuzufügen. rename() 和 assign()
Verwenden Sie die Funktion
• , um Datentypen zu konvertieren. astype() 和 to_datetime()
Verwenden Sie die Funktion
• , um Daten zu gruppieren und zu aggregieren. groupby() 和 agg()

Datenmodellierung

Verbinden und Zusammenführen von Datensätzen mit der Funktion
• . concat() 和 merge()
Verwenden Sie die Funktion
• , um Daten zu filtern. query() 和 filter()
Verwenden Sie die
• -Funktion, um sort_values() 和 nlargest()die Daten zu sortieren.

Datenvisualisierung

Verwenden Sie
• Funktionen, um grundlegende Diagramme wie Histogramme, Liniendiagramme und Streudiagramme zu erstellen. plot()
Verwenden Sie die
• -Bibliothek, um erweiterte Diagramme wie Heatmaps, Balkendiagramme und Boxplots zu erstellen. Seaborn

Praktische Fälle

Fall 1: Verkaufsdaten analysieren

Laden Sie die CSV-Datei mit den Verkaufsdaten.
Bereinigen Sie fehlende Werte und doppelte Daten.
Berechnen Sie den Gesamtumsatz jedes Produkts.
Erstellen Sie ein Diagramm mit den 10 meistverkauften Produkten.

Fall 2: Vorhersage der Kundenabwanderung

Laden Sie die Excel-Datei mit den Kundendaten.
Daten bereinigen und Feature-Engineering erstellen.
Prognostizieren Sie die Kundenabwanderung mithilfe von Modellen für
• Maschinelles Lernen.
Analysieren Sie Modellergebnisse und geben Sie Empfehlungen zur Reduzierung der Abwanderungsraten.

Best Practices

Immer eine Vorschau der von Ihnen verarbeiteten Daten anzeigen und verstehen.
Verwenden Sie geeignete Datentypen und Namenskonventionen.
Behandeln Sie fehlende Werte und Ausreißer.
Dokumentieren Sie die von Ihnen durchgeführten Datentransformations- und Modellierungsschritte.
Verwenden Sie
• Visualisierung, um Daten zu erkunden und Erkenntnisse zu kommunizieren.

Fazit

Das Beherrschen von Pandas kann Ihre Fähigkeit, Daten zu verarbeiten und zu analysieren, erheblich verbessern. Wenn Sie die in dieser praktischen exemplarischen Vorgehensweise beschriebenen Schritte befolgen, können Sie Daten effizient laden, bereinigen, transformieren, modellieren und visualisieren, wertvolle Erkenntnisse aus Ihren Daten gewinnen und bessere Entscheidungen treffen. Wenn Sie Pandas beherrschen, erhalten Sie eine solide Grundlage für die Arbeit in den Bereichen Datenwissenschaft und Analyse in verschiedenen Bereichen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPraktische Übung zu Python Pandas, ein Leitfaden zur Datenverarbeitung von der Theorie bis zur Praxis!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!