Outil de traitement de données Python Pandas, une lecture incontournable pour les débutants !

pandas est une puissante bibliothèque de traitement de données en python, spécialement conçue pour le traitement de données structurées (telles que des tableaux). Il fournit un riche ensemble de fonctionnalités qui facilitent l'exploration, le nettoyage, la transformation et la modélisation des données. Pour les débutants en analyse de données et en sciences, maîtriser Pandas est crucial.

Structure des données

Pandas utilise deux structures de données principales :

• Série : tableaux unidimensionnels, similaires aux tableaux NumPy, mais contenant des étiquettes (index).
• DataFrame : Un tableau bidimensionnel contenant des colonnes étiquetées et des décimales.

Importation et exportation de données

• Importer des données : Importez des données depuis CSV, Excel et d'autres fichiers à l'aide de fonctions telles que read_csv(), read_<code>read_csv()、read_<strong class="keylink">excel</strong>()excel
().
• Exporter des données : to_csv()、to_excel() Utilisez des fonctions telles que
pour exporter des données vers un fichier.

Exploration des données

• Afficher les données : head() 和 t<strong class="keylink">ai</strong>l() Utilisez les fonctions head() et t
ai
• l() pour afficher les lignes de données précédentes et suivantes. info()Comprendre les informations sur les données :
Utilisez les fonctions
• pour obtenir des informations sur les types de données, les valeurs manquantes et les statistiques. describe()Statistiques
Utilisez la fonction

pour calculer des statistiques de données telles que la moyenne, la médiane et l'écart type.

Nettoyage des données

• dropna() 或 fillna()Gestion des valeurs manquantes :
Utilisez la fonction
• pour supprimer ou remplir les valeurs manquantes. duplicated() 函数标识重复行并使用 drop_duplicates()Gérer les données en double :
Utilisez la fonction
• pour les supprimer. clip() 函数限制异常值或使用 replace()Gestion des valeurs aberrantes :
Remplacez-les à l'aide de la fonction

.

Conversion de données

• assign() 或 insert()Créer une nouvelle colonne :
Utilisez la fonction
• pour créer une nouvelle colonne basée sur une colonne existante. query()Filtrer les données :
Filtrer les lignes ou les colonnes en fonction de critères spécifiques à l'aide d'index booléens ou de
• fonctions. groupby() 函数按一个或多个列分组，并使用聚合函数（如 sum()、mean()Regroupement et agrégation :
Utilisez
• ) pour effectuer des calculs au sein des groupes. join() 和 merge()Rejoindre et fusionner :
Utilisez la fonction

pour rejoindre ou fusionner différents DataFrames.

Modélisation des données

• astype()Conversion du type de données :
Utilisez la fonction
• pour convertir le type de données en type requis. get_dummies()Créer des variables factices :
Utilisez la fonction
• pour créer des variables factices (encodage à chaud) pour représenter des données catégorielles. sort_values() 和 set_index()Réorganiser et définir l'index : Utilisez les fonctions pour re
trier

les données ou définir un nouvel index de ligne ou de colonne.

Fonctionnalités avancées

• DatetimeIndex 和 Per<strong class="keylink">io</strong>dIndexTraitement des séries chronologiques :
Utilisez DatetimeIndex et Per<li>io<strong>dIndex</strong> </li> pour traiter les données horodatées. plot()Visualisation des données : Utilisez les fonctions pour dessiner des graphiques et des tableaux afin de
• visualiserles données. apply() 和 pipe()
Fonction personnalisée :

Utilisez la fonction

pour appliquer une fonction personnalisée à un DataFrame ou une série.

Bonnes pratiques
• Utilisez des noms de colonnes clairs : Assurez-vous que les noms de colonnes sont faciles à comprendre et décrivent les données.
• Gestion des valeurs manquantes : Tenez toujours compte des valeurs manquantes et adoptez des stratégies appropriées pour les gérer.
• Validez vos données : Avant d'effectuer toute analyse, vérifiez soigneusement vos données pour déceler des valeurs aberrantes ou des erreurs.
• Optimiser les performances : Utilisez des types de données et des index appropriés pour améliorer les performances des opérations sur les données.

Utilisation de la documentation :

Référez-vous à la documentation Pandas pour en savoir plus sur les fonctions et capacités.

Résumé

🎜 🎜La maîtrise de la bibliothèque Pandas est essentielle pour traiter et analyser efficacement les données. En tirant parti de ses puissantes fonctionnalités, les débutants peuvent facilement explorer, nettoyer, transformer et modéliser les données pour obtenir des informations précieuses et les préparer à une analyse plus approfondie. 🎜

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!