Guide de formation du maître en traitement de données Python Pandas pour commencer votre voyage d'exploration de données !

Les données sont partout dans le monde moderne, et le traitement et l'analyse efficaces de ces données sont cruciaux. python pandas est un outil puissant qui aide les professionnels des données à effectuer efficacement le traitement et l'exploration des données.

Connaissances de base

• Installer Pandas : Utilisez pip ou conda pour installer la bibliothèque Pandas.
• Importer des pandas : importer des pandas au format PD
• Créer un DataFrame : Utilisez pd.DataFrame() pour créer un DataFrame, qui contient des lignes et des colonnes.
• Types de données : Pandas prend en charge plusieurs types de données, notamment les entiers, les nombres à virgule flottante et les chaînes.

Chargement et traitement des données

• Charger des données : Utilisez pd.read_csv(), pd.read_excel() ou pd.read_sql() pour charger des données depuis CSV, Excel ou base de données.
• Gestion des valeurs manquantes : Utilisez pd.fillna(), pd.dropna() ou pd.interpolate() pour gérer les valeurs manquantes.
• Gestion des valeurs en double : Utilisez pd.duplicated() et pd.drop_duplicates() pour supprimer ou marquer les valeurs en double.
• Filtrer les données : Utilisez pd.query() ou pd.loc[] pour filtrer les données en fonction de conditions spécifiques.

Agrégation et manipulation de données

• Fonctions d'agrégation : Utilisez pd.sum(), pd.mean() et pd.std() pour effectuer des opérations d'agrégation sur les données.
• Groupement : Utilisez pd.groupby() pour regrouper les données en fonction de colonnes spécifiques.
• Fusionner et concaténer : Utilisez pd.merge() ou pd.concat() pour fusionner ou concaténer plusieurs DataFrames.
• Tableau croisé dynamique : Utilisez pd.pivot_table() pour créer un tableau croisé dynamique qui résumeles données et affiche un tableau croisé.

Visualisation des données

• Matplotlib et Seaborn : Créez des graphiques et des visualisations à l'aide des bibliothèques Matplotlib et Seaborn.
• Tracés de séries : Dessinez des histogrammes, des graphiques linéaires et des nuages ​​de points pour visualiser une seule série.
• Plots DataFrame : Créez des cartes thermiques, des boîtes à moustaches et des matrices de nuages ​​de points pour visualiser les relations entre plusieurs variables.

Thème Premium

• Nettoyage des données : Nettoyez les données à l'aide d'expressions régulières, de méthodes de chaîne et de fonctions NumPy.
• Analyse des séries chronologiques : Utilisez pd.to_datetime() et pd.Timedelta() pour traiter les données d'horodatage.
• Data Science Toolbox : Intégrez d'autres bibliothèques de science des données comme Scikit-Learn, XGBoost et Tensorflow.

Résumé

Maîtriser Python Pandas est l'outil clé pour devenir un maître en informatique. En comprenant les bases, en chargeant et en traitant les données, en effectuant des agrégations et des opérations, en visualisant les données et en explorant des sujets avancés, vous pouvez traiter et explorer efficacement les données pour prendre des décisions commerciales éclairées.

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!