Débloquez les compétences Python Pandas et devenez un expert en traitement de données !

• Installer à l'aide de pip : pip install <strong class="keylink">pandas</strong>
• Vérifier l'installation : import pandas as pd

2. Structure des données

• DataFrame : structure de données bidimensionnelle, les lignes représentent les index, les colonnes représentent les noms de colonnes
• Série : Structure de données unidimensionnelle, représentant une colonne de données
• Index : Identifiant unique de la ligne de données
• Colonnes : Le nom de la colonne de données

3. Importation/exportation de données

• read_csv() : Lire les données d'un fichier CSV
• read_excel() : Lire les données du fichier Excel
• to_csv() : Exporter les données vers un fichier CSV
• to_excel() : Exporter des données vers un fichier Excel

4. Nettoyage et prétraitement des données

• fillna() : Remplir les valeurs manquantes
• dropna() : Supprimer les colonnes ou les lignes contenant des valeurs manquantes
• astype() : Forcer le type de données
• unique() : Obtenez une valeur unique
• groupby() : Regrouper les données en fonction d'une ou plusieurs colonnes

5. Analyse des données

• describe() : Obtenir des informations statistiques sur les données (moyenne, médiane, écart type)
• corr() : Calculer le coefficient de corrélation entre les colonnes
• agg() : Agrégation de données groupées (somme, moyenne, maximum)
• plot() : Visualiser données

6. Conversion de données

• merge() : Fusionner deux DataFrames
• join() : Joignez deux DataFrames basés sur une clé commune
• concat() : Concaténer plusieurs DataFrames
• rename() : Renommer une colonne ou un index

7.Techniques avancées

• lambdas : utilisé pour créer des fonctions anonymes
• apply() : Appliquer la fonction ligne par ligne ou colonne par colonne
• query() : Utilisez des expressions booléennes pour filtrer les données
• resample() : Rééchantillonner les données de séries chronologiques

8. Exercices et projets

• Kaggle : Participez à des concours de science des données et acquérez une expérience du monde réel
• Projet personnel : Construisez votre propre analyse de donnéespipeline
• Cours en ligne : Coursera, edX et d'autres plateformes proposent des cours Pandas avancés

9. Ressources

Documentation officielle Pandas : https://pandas.pydata.org/docs/index.html
Forum communautaire : https://stackoverflow.com/questions/tagged/pandas
Livres :
• 《
  • python Manuel d'analyse des données》
  《Livre de recettes Pandas》

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!