Exercice pratique Python Pandas, un guide du traitement des données de la théorie à la pratique !

python pandas est une puissante analyse de données et bibliothèque de traitement. Il fournit un ensemble complet d'outils capables d'effectuer une variété de tâches allant du chargement et du nettoyage des données à la transformation et à la modélisation des données. Cette procédure pratique vous guidera dans la maîtrise de Pandas, de la théorie à la pratique, vous aidant à traiter efficacement les données et à en tirer des informations.

Chargement et nettoyage des données

• Utilisez les fonctions read_csv() et read_<code>read_csv() 和 read_<strong class="keylink">excel</strong>()excel
() pour charger des données à partir de fichiers CSV et Excel.
• head() 和 info()Utilisez les fonctions pour prévisualiser les structures de données
et les types de données.
• dropna()、fillna() 和 drop_duplicates()Utilisez la fonction
pour gérer les valeurs manquantes et les données en double.

Conversion de données

• rename() 和 assign()Utilisez la fonction
pour renommer les colonnes et ajouter de nouvelles colonnes.
• astype() 和 to_datetime()Utilisez la fonction
pour convertir les types de données.
• groupby() 和 agg()Utilisez la fonction
pour regrouper et agréger les données.

Modélisation des données

• concat() 和 merge()Rejoignez et fusionnez des ensembles de données à l'aide de la fonction
.
• query() 和 filter()Utilisez la fonction
pour filtrer les données.
• sort_values() 和 nlargest()Utilisez la fonction pour trier les données
.

Visualisation des données

• plot()Utilisez les fonctions
pour créer des graphiques de base tels que des histogrammes, des graphiques linéaires et des nuages ​​de points.
• SeabornUtilisez la bibliothèque
pour créer des graphiques plus avancés tels que des cartes thermiques, des graphiques à barres et des diagrammes en boîte.

Cas pratiques

Cas 1 : Analyser les données de ventes

Chargez le fichier CSV des données de vente.
Nettoyez les valeurs manquantes et les données en double.
Calculez les ventes totales de chaque produit.
Créez un graphique montrant les 10 produits les plus vendus.

Cas 2 : Prédire le taux de désabonnement des clients

Chargez le fichier Excel des données client.
Nettoyez les données et créez une ingénierie de fonctionnalités.
• Prédire le taux de désabonnement des clients à l'aide de modèles machine learning
.
Analyser les résultats du modèle et formuler des recommandations pour réduire les taux de désabonnement.

Bonnes pratiques

Toujours prévisualiser et comprendre les données que vous traitez.
Utilisez des types de données et des conventions de dénomination appropriés.
Gérez les valeurs manquantes et les valeurs aberrantes.
Documentez les étapes de transformation et de modélisation des données que vous effectuez.
• Utilisez la Visualisation
pour explorer les données et communiquer des informations.

Conclusion

Maîtriser Pandas peut grandement améliorer votre capacité à traiter et analyser les données. En suivant les étapes décrites dans cette procédure pas à pas, vous pouvez efficacement charger, nettoyer, transformer, modéliser et visualiser des données, extraire des informations précieuses de vos données et prendre de meilleures décisions. Mastering Pandas vous fournira une base solide pour travailler en science des données et en analyse dans divers domaines. 🎜

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!