pythonSlicing et index sont des outils indispensables dans la science des données. Ils peuvent extraire rapidement des données spécifiques, et peuvent également réorganiser et trier les données de manière flexible, fournissant aux data scientists l'exploration et les résultats fournis. un appui solide.
1. Connaissance de base du découpage Python
PythonLe découpage est une méthode d'extraction de sous-séquences d'une séquence, qui est représentée par des crochets [] et deux points :. La syntaxe du découpage est la suivante :
sales_data = [ {"product": "A", "date": "2023-01-01", "sales": 100}, {"product": "B", "date": "2023-01-02", "sales": 200}, {"product": "C", "date": "2023-01-03", "sales": 300}, ] product_a_sales = [sale["sales"] for sale in sales_data if sale["product"] == "A"] print(product_a_sales)
Résultat de sortie :
import numpy as np data = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], ]) # 删除第一列 data = data[:, 1:] # 标准化数据 data = (data - np.mean(data, axis=0)) / np.std(data, axis=0) print(data)
Résultat de sortie :
import statistics data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 计算平均值 mean = statistics.mean(data) # 计算中位数 median = statistics.median(data) # 计算众数 mode = statistics.mode(data) print("平均值:", mean) print("中位数:", median) print("众数:", mode)
Résultat de sortie :
import matplotlib.pyplot as plt data = [ {"product": "A", "sales": 100}, {"product": "B", "sales": 200}, {"product": "C", "sales": 300}, ] # 创建条形图 plt.bar([sale["product"] for sale in data], [sale["sales"] for sale in data]) # 显示图形 plt.show()
4.Résumé
Le découpage et l'indexation Python sont des outils indispensables en science des données. Ils offrent aux data scientists de puissantes capacités de traitement et d'analyse des données. En maîtrisant le découpage et l'indexation Python, les data scientists peuvent facilement extraire, prétraiter, analyser et visualiserdonnées, exploitant ainsi la valeur des données et ouvrant la voie à l'avenir.
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