importer <code>import <strong class="keylink">pandas</strong> as pd
pandas
df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"])
df.dropna()
, df.fillna()
, df.drop_duplicates()
Exploration et visualisation des données :
df.astype("数据类型")
df["列名"].unique()
, df["列名"].value_counts()
df.plot()
, df.hist()
, df.scatterplot()
Compétences en traitement des données :
pd.merge(df1, df2, on=["列名"])
df.groupby(["分组键"]).agg({"聚合函数"})
df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值"])
df.pivot_table(index=["row
df.apply(lambda x: 自定义函数(x))
Utiliser la fonction personnalisée : Fonctionnalités avancées :
df.interpolate()
, df.resample()
Gestion des valeurs manquantes : df.resample("时间间隔").mean()
Analyse des séries chronologiques : df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))
Normalisation des données : df.parallel_apply(lambda x: 自定义函数(x))
Traitement parallèle : Application du cas :
Bonnes pratiques :
Maîtrisez ces compétences avancées de Pandas et vous améliorerez considérablement vos capacités de traitement de données et débloquerez tout le potentiel des locksanalyse des données. Grâce à un nettoyage, une exploration, une transformation et une
visualisation🎜 efficaces des données, vous pouvez obtenir des informations précieuses sur vos données, prendre des décisions éclairées et stimuler la croissance de votre entreprise. 🎜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!