Schalten Sie Python Pandas-Kenntnisse frei und beherrschen Sie Datenverarbeitungstools!

python pandaslibrary ist ein leistungsstarkes Tool zur Datenbearbeitung und -analyse, das leistungsstarke Datenverarbeitungsfunktionen für die Programmiersprache Python bereitstellt. Durch die Beherrschung der Pandas-Fähigkeiten können Entwickler verschiedene Formen von Daten effizient verarbeiten und analysieren, ihren Wert freisetzen sperren und datengesteuerte Entscheidungen treffen. Installation und Import

Um Pandas verwenden zu können, müssen Sie es zunächst über den pip-Befehl installieren:

pip install pandas

Danach importieren Sie die Bibliothek im Python-Skript:

import pandas as pd

Datenstruktur

Pandas verwendet zwei Haupt-Datenstrukturen

:

Reihe:

Eindimensionales
• Array, jedes Element hat eine Beschriftung (Index). DataFrame:
Eine zweidimensionale Tabelle bestehend aus Zeilen und Spalten, wobei Zeilen durch Indizes und Spalten durch Spaltennamen identifiziert werden.
Datenstrukturen erstellen

Pandas-Datenstrukturen können mit verschiedenen Methoden erstellt werden:

CSV-Datei importieren:

• df = pd.read_csv("data.csv")

Serien aus Listen und Wörterbüchern erstellen:

• s = pd.Series(["Python", "Pandas", "Data"])

DataFrame aus Listen und Wörterbüchern erstellen:

• df = pd.DataFrame({"name": ["John", "Jane"], "age": [25, 30]})

  Datenoperation

  Pandas bietet eine Reihe von Vorgängen zum Ändern und Bearbeiten von Daten, darunter:

  Slicing:
  Wählen Sie Daten nach Standort oder Etikett aus.
  • Filter:
  Wählen Sie Daten basierend auf Bedingungen aus.
  • Sortieren:
  Sortieren Sie
  • Daten nach einem oder mehreren Schlüsseln. Gruppe:
  Daten nach einem oder mehreren Schlüsseln gruppieren.
  • Zusammenführen:
  Fügen Sie zwei oder mehr Datenstrukturen zusammen.
  Datenanalyse

  Pandas bietet außerdem eine Vielzahl von Analysefunktionen, darunter:

  Beschreibende Statistik:
  Berechnen Sie Statistiken wie Mittelwert, Median, Standardabweichung usw.
  • Korrelationsanalyse:
  Bestimmen Sie die Korrelation zwischen Variablen.
  • Regressionsanalyse:
  Erstellen Sie lineare oder nichtlineare Beziehungen zwischen Daten.
  Visualisierung

  Pandas bietet intuitive Visualisierungsfunktionen

  , darunter:
  Liniendiagramm:
  Zeichnen Sie Zeitreihendaten.
  • Streudiagramm:
  Zeigt die Beziehung zwischen zwei Variablen.
  • Histogramm:
  Zeigt die Datenverteilung.
  • Kreisdiagramm:
  Zeigt die relativen Größen von Kategorien oder Gruppen.
  Leistungsoptimierung

  Um die Leistung von Pandas-Operationen zu verbessern, können Sie die folgenden Tipps verwenden:

  NumPy-Backend verwenden:
  NumPy bietet schnellere Array-Verarbeitungsfunktionen.
  • Vektorisierungsoperationen:
  Verwenden Sie die integrierten Vektorisierungsfunktionen von Pandas anstelle von Schleifen.
  • Multithreading verwenden:
  Bei großen Datenmengen können Vorgänge parallel ausgeführt werden.
  Fazit

  Die Beherrschung der Python Pandas-Kenntnisse ist von entscheidender Bedeutung, da sie es Entwicklern ermöglicht, Daten effektiv zu verarbeiten und zu analysieren und Daten als Grundlage für die Entscheidungsfindung zu nutzen. Durch das Verständnis von Datenstrukturen, Datenmanipulation, Datenanalyse

  und Visualisierungsfunktionen können Entwickler das volle Potenzial der Pandas-Datenverarbeitung ausschöpfen und die Leistung ihrer datengesteuerten Anwendungen verbessern.

  Das obige ist der detaillierte Inhalt vonSchalten Sie Python Pandas-Kenntnisse frei und beherrschen Sie Datenverarbeitungstools!. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!