Maison développement back-end Tutoriel Python Exercice pratique Python Pandas, une progression rapide pour les novices en informatique !

Exercice pratique Python Pandas, une progression rapide pour les novices en informatique !

Mar 20, 2024 pm 10:21 PM
聚合函数 Dessiner des graphiques un Importation et traitement des données

Python Pandas 实战演练,数据处理小白的快速进阶!

  1. Utilisez read_csv() 读取 CSV 文件:df = pd.read_csv("data.csv")
  2. Gestion des valeurs manquantes :
    • Supprimer les valeurs manquantes : df = df.dropna()
    • Remplissez les valeurs manquantes : df["column_name"].fillna(value)
  3. Convertir le type de données : df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
  4. Trier et regrouper par :
    • Trier par : df.sort_values(by="column_name")
    • Groupe : groupby_object = df.groupby(by="column_name")

2. Analyse des données

  1. Statistiques
    • describe() : Afficher les statistiques de base des données
    • mean() : Calculer la moyenne
    • std() : Calculer l'écart type
  2. Dessinez le graphique :
    • plot() : Générez différents types de graphiques, tels que des graphiques linéaires et des graphiques en nuages ​​de points
    • bar() : Générer un graphique à barres
    • pie() : Générer un diagramme circulaire
  3. Agrégation de données :
    • agg() : Appliquer des fonctions d'agrégation sur des données groupées
    • pivot_table() : Créez des tableaux croisés pour résumer et analyser les données

3. Opération de données

  1. Indexation et découpage :
    • loc[index_values] : Obtenez des données par valeur d'index
    • iloc[index_values] : Obtenez des données par position d'index
    • query() : Filtrer les données par conditions
  2. Opération données :
    • append() : Ajouter des données à DataFrame
    • merge() : Fusionner deux ou plusieurs DataFrames
    • concat() : Rejoignez plusieurs DataFrames ensemble
  3. Conversion de données :
    • apply() : Appliquer la fonction ligne par ligne ou colonne par colonne
    • lambda() : Créez des fonctions anonymes pour transformer les données

4. Compétences avancées

  1. Fonctions personnalisées : créez et utilisez des fonctions personnalisées pour étendre les fonctionnalités de pandas
  2. Opérations de vectorisation : utilisez les fonctions de vectorisation de NumPy pour améliorer l'efficacité
  3. Nettoyage des données :
    • str.strip() : Supprimez les caractères d'espacement des strings
    • str.replace() : Remplacer les caractères dans une chaîne ou une expression régulière
    • str.lower() : Convertir la chaîne en minuscules

5. Demande de cas

  1. Analyser les données clients : comprendre le comportement des clients, les modèles d'achat et les tendances
  2. Traiter les données financières : calculer des indicateurs financiers, analyser la performance des actions
  3. Explorez les données scientifiques : traitez les données des capteurs et analysez les résultats expérimentaux

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La fonction AVG() de MySQL est utilisée pour calculer la moyenne des valeurs numériques. Il prend en charge diverses utilisations, notamment : Calculer la quantité moyenne de tous les produits vendus : SELECT AVG(quantity_sold) FROM sales ; Calculer le prix moyen : AVG(price) ; Calculer le volume moyen des ventes : AVG(quantity_sold * price). La fonction AVG() ignore les valeurs NULL, utilisez IFNULL() pour calculer la moyenne des valeurs non nulles.

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GROUP BY est une fonction d'agrégation dans SQL utilisée pour regrouper les données en fonction de colonnes spécifiées et effectuer des opérations d'agrégation. Il permet aux utilisateurs de : Regrouper les lignes de données en fonction de valeurs de colonne spécifiques. Appliquez une fonction d'agrégation (telle que somme, nombre, moyenne) à chaque groupe. Créez des résumés significatifs à partir de grands ensembles de données, effectuez l'agrégation et le regroupement de données.

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SC signifie SELECT COUNT en SQL, une fonction d'agrégation utilisée pour compter le nombre d'enregistrements, qu'une condition soit remplie ou non. Syntaxe SC : SELECT COUNT(*) AS record_count FROM table_name WHERE condition, où COUNT(*) compte le nombre de tous les enregistrements, table_name est le nom de la table et condition est une condition facultative (utilisée pour compter le nombre d'enregistrements qui répondent aux condition).

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La fonction SQL SUM calcule la somme d'un ensemble de nombres en les additionnant. Le processus opérationnel comprend : 1. L'identification de la valeur d'entrée ; 2. La boucle de la valeur d'entrée et sa conversion en nombre ; 3. L'ajout de chaque nombre pour accumuler une somme ; 4. Le renvoi du résultat de la somme ;

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La clause HAVING est utilisée pour filtrer l'ensemble de résultats regroupés par la clause GROUP BY. Sa syntaxe est HAVING <condition>, où <condition> est une expression booléenne. La différence avec la clause WHERE est que la clause HAVING filtre les groupes après l'agrégation, tandis que la clause WHERE filtre les lignes avant l'agrégation. Il peut être utilisé pour filtrer des ensembles de résultats groupés, effectuer des calculs agrégés sur des données, créer des rapports hiérarchiques ou résumer des requêtes.

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