pandas ライブラリで一般的に使用される関数には、1. read_csv() 関数と read_excel() 関数、2. head() 関数と tail() 関数、3. info() 関数、4. description() 関数が含まれます。 、など。詳細な紹介: 1. read_csv() および read_excel() 関数。これら 2 つの関数は、CSV および Excel ファイルからデータを読み取るために使用されます。これらの関数は、データをデータ フレーム オブジェクトに読み込んで、さらなるデータ分析を容易にすることができます。2. head () および tail ()関数など。
このチュートリアルのオペレーティング システム: Windows 10 システム、DELL G3 コンピューター。
Pandas は、一般的に使用される関数を多数提供する強力な Python データ分析ライブラリです。 Pandas ライブラリの一般的な関数の一部を次に示します。
1、read_csv() および read_excel() 関数
これら 2 つの関数は、CSV および Excel ファイルからデータを読み取るために使用されます。データを DataFrame オブジェクトに読み込んで、さらなるデータ分析を容易にすることができます。
サンプル コード:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') # 从CSV文件中读取数据 df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 从名为'Sheet1'的Excel工作表中读取数据
2、head() 関数と tail() 関数
これら 2 つの関数は、次のデータの最初の n 行または最後の n 行を取得するために使用されます。データフレーム。データ セット全体をメモリにロードしなくても、データ セットの最初または最後の数行を簡単に表示できるようになります。
サンプルコード:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.head(5) # 获取前5行数据 df.tail(3) # 获取后3行数据
3. info() 関数
info() 関数は、データ フレームの形状、列などのデータ フレームの基本情報を提供します。名前、各列のデータ型など。データ フレームの構造をすぐに理解するのに役立ちます。
サンプル コード:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.info() # 查看数据框的基本信息
4. description() 関数
describe() 関数は、データ フレーム内のデータの各列の記述統計 (数、平均など) を提供できます。値、標準偏差、最小値、最大値などこれは、データ フレームの各列のデータの分布を迅速に理解するのに役立ちます。
サンプルコード:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.describe() # 查看数据框中每列数据的描述性统计信息
以上がpandas ライブラリでよく使用される関数は何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。