Explication détaillée de la bibliothèque pandas en Python

Python est un langage de programmation efficace et facile à apprendre qui fonctionne également bien en traitement de données. Parmi eux, la bibliothèque pandas a été largement accueillie et utilisée, et est devenue l'un des outils de traitement de données les plus couramment utilisés et utiles en Python. Cet article fournira une introduction approfondie aux concepts pertinents et à l'utilisation de la bibliothèque pandas afin que les lecteurs puissent mieux comprendre et appliquer la bibliothèque pandas.

1. Introduction à la bibliothèque pandas

La bibliothèque pandas est une puissante bibliothèque de traitement de données en Python, qui fournit des méthodes d'analyse de données et des structures de données efficaces. Par rapport à d'autres bibliothèques de traitement de données, pandas est plus adapté au traitement de données relationnelles ou de données étiquetées, et offre également de bonnes performances dans l'analyse de séries chronologiques.

Les types de données les plus couramment utilisés dans la bibliothèque pandas sont Series et DataFrame. La série est un tableau unidimensionnel contenant des données et des index. DataFrame est une structure de données bidimensionnelle similaire à une table, qui stocke plusieurs séries.

2. Comment installer la bibliothèque pandas

Pour utiliser la bibliothèque pandas, vous devez d'abord l'installer via l'instruction suivante :

pip install pandas

Bien sûr, vous pouvez également utiliser conda pour l'installer. la documentation du site officiel.

3. Fonctions et méthodes courantes dans la bibliothèque pandas

Il existe de nombreuses fonctions et méthodes couramment utilisées dans la bibliothèque pandas. Voici quelques méthodes d'utilisation courantes :

1. Sérialisation et désérialisation

Nous utilisons d'abord un exemple pour présenter. méthodes de sérialisation et de désérialisation :

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'name': ['张三', '李四', '王五'],
    'age': [21, 25, 30],
    'sex': ['男', '男', '女']
})

# 把DataFrame序列化成一个CSV文件
df.to_csv('data.csv', index=False)

# 把CSV文件反序列化成一个DataFrame
new_df = pd.read_csv('data.csv')
print(new_df)

2. Filtrage et tri des données

Lors du traitement des données, il est souvent nécessaire de filtrer et de trier les données. L'exemple suivant lit un fichier CSV pour filtrer et trier les données :

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 包含'男'的行
male_df = df[df['sex'] == '男']

# 将行按'age'升序排列
sorted_df = df.sort_values(by='age')

print(male_df)
print(sorted_df)

Conclusion : male_df stocke toutes les lignes avec le sexe masculin et sorted_df trie le DataFrame en fonction de l'âge, de petit à grand.

3. Fusionner et joindre des données

Les méthodes de fusion et de concaténation dans les pandas sont les méthodes de base pour fusionner et joindre des données. L'exemple suivant montre comment fusionner et joindre des données :

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({
    'id': [0, 1, 2],
    'name': ['张三', '李四', '王五']
})
df2 = pd.DataFrame({
    'id': [0, 1, 2],
    'age': [21, 25, 30]
})

# 基于'id'合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='id')

# 垂直叠加两个DataFrame
concat_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

print(merged_df)
print(concat_df)

Conclusion : merged_df est le résultat de la fusion de deux DataFrames sur la colonne 'id', et concat_df est le résultat de la superposition verticale de deux DataFrames.

4. Scénarios d'application de la bibliothèque pandas

La bibliothèque pandas est largement utilisée dans le traitement des données, l'analyse des données et la visualisation des données. Voici quelques scénarios d'application de la bibliothèque pandas :

1. Exploration et analyse des données

données de la bibliothèque pandas. Les structures et les fonctions peuvent rendre l’exploration et l’analyse des données plus efficaces et plus pratiques. Grâce à la bibliothèque pandas, vous pouvez facilement filtrer, trier, filtrer, nettoyer et transformer les données, et effectuer des analyses statistiques et récapitulatives.

2. Analyse financière et économique

Dans le domaine de l'analyse financière et économique, la bibliothèque pandas est largement utilisée dans les données boursières, les indicateurs financiers et les données macroéconomiques. La bibliothèque pandas peut non seulement télécharger et nettoyer rapidement les données, mais également effectuer des analyses telles que la visualisation et la création de modèles.

3. Informatique scientifique et technique

La bibliothèque pandas est également couramment utilisée pour traiter de grands ensembles de données en informatique scientifique et technique. La bibliothèque pandas peut lire des données à partir de plusieurs formats de fichiers et nettoyer et transformer les données pour des opérations de modélisation et d'analyse ultérieures.

5. Conclusion

En tant que l'une des bibliothèques de traitement de données les plus populaires et les plus utiles en Python, la bibliothèque pandas peut améliorer l'efficacité et la précision du traitement des données. Dans cet article, nous avons une compréhension détaillée du concept et de l'utilisation de base de la bibliothèque pandas, et présentons également les scénarios d'application de la bibliothèque pandas dans différents domaines. Je pense que la bibliothèque pandas jouera davantage de rôles dans le futur traitement et analyse des données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!