Analyse des données Python : extraire de la valeur des données

Contexte Les données ont pénétré tous les aspects de nos vies, des capteurs intelligents aux énormes bases de données big data. Extraire des informations utiles de ces données est devenu essentiel pour nous aider à prendre des décisions éclairées, à améliorer l’efficacité opérationnelle et à créer des informations innovantes. Les langages de programmation (ex : python) utilisant des bibliothèques comme pandas, NumPy etc. jouent un rôle clé.

Bases de l'extraction de données La première étape de l'extraction de données consiste à charger les données de la source de données dans une structure de stockage. La méthode read_csv() de Pandas permet de charger des données à partir d'un fichier CSV, tandis que la méthode read_sql() est utilisée pour obtenir des données à partir d'une base de données connectée. Les données chargées peuvent ensuite être nettoyées et transformées pour les rendre adaptées à une exploration et une modélisation plus approfondies.

Exploration des données Une fois les données chargées, vous pouvez les explorer à l'aide des trames de données et des structures de données de Pandas. La méthode .info() fournit des informations sur les types de données, les valeurs manquantes et l'utilisation de la mémoire. La méthode .head() est utilisée pour prévisualiser les premières lignes de données, tandis que la méthode .tail() affiche la dernière ligne de données.

Nettoyage des données Le nettoyage des données est une partie fondamentale mais importante de l'optimisationde la qualité des données en supprimant les barres incorrectes, manquantes ou en double. Par exemple, utilisez la méthode .dropna() pour supprimer les lignes avec des valeurs manquantes et la méthode .drop_duplicates() pour sélectionner uniquement les lignes uniques.

Conversion de données La transformation des données implique la conversion des données d'une structure à une autre à des fins de modélisation. Les trames de données de Pandas fournissent des méthodes pour remodeler les données, telles que .stack() pour convertir une table large en une table longue, et .unstack() pour inverser la conversion.

Agrégation de données L'agrégation des données résume les valeurs de plusieurs observations en une seule valeur. La méthode .groupby() de Pandas est utilisée pour regrouper les données en fonction d'une clé de regroupement spécifiée, tandis que la méthode .agg() est utilisée pour calculer des statistiques récapitulatives (telles que la moyenne, la médiane, l'écart type) pour chaque groupe

Visualisation des données La Data Visualisation est la conversion de données complexes en une représentation graphique, les rendant faciles à interpréter et à communiquer. La bibliothèque Matplot fournit des méthodes intégrées pour générer des graphiques à barres, des histogrammes, des nuages ​​de points et des graphiques linéaires.

Langage machine Les modèles de langage machine, tels que les arbres de décision et les classificateurs de Scikit-Learn, peuvent être utilisés pour dériver des connaissances à partir des données. Ils peuvent aider à classer, régresser et regrouper les données. Le modèle formé peut ensuite être utilisé pour raisonner sur de nouvelles données et prendre des décisions concrètes.

Étude de cas : Données des magasins de détail

Considérez les données de vente d'un magasin de détail, y compris la date, l'heure de la transaction, la catégorie d'article, le volume des ventes et le numéro du magasin.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pyplot
import seaborn as sns

# 加载数据
data = data.read_csv("store_data.csv")

# 探索
print(data.info())
print(data.head())

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 转换
# 将商店编号设置为行标签
data.set_index("store_no", inplace=True)

# 聚合
# 按商店分组并计算每组的每月总销售额
monthly_totals = data.groupby("month").resample("M").sum()

# 数据可视化
# 生成每月总销售额的折线图
pyplot.figure(figxize=(10,6))
monthly_totals.plot(kind="line")

Conclusion

L'extraction de données à l'aide de Python est une compétence essentielle dans diverses industries et fonctions. En suivant les meilleures pratiques décrites dans cet article, les data scientists, les ingénieurs de données et les professionnels peuvent extraire des informations utiles de leurs données, conduisant ainsi à des décisions éclairées et à l'excellence opérationnelle.

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!