Pandas ライブラリは、Python で最も一般的に使用されるデータ処理および分析ツールの 1 つであり、大規模なデータを効率的に処理および分析できる豊富なデータ構造と関数のセットを提供します。セット。この記事では、Pandas ライブラリをインポートして使用する方法と、具体的なコード例を詳しく紹介します。
1. Pandas ライブラリのインポート
Pandas ライブラリのインポートは非常に簡単で、コードにインポート ステートメントを 1 行追加するだけです:
import pandas as pd
このコード行 Pandas ライブラリ全体がインポートされ、pd という名前が付けられます。これは、Pandas ライブラリを使用するための規則です。
2. Pandas データ構造
Pandas ライブラリは、Series と DataFrame という 2 つの主要なデータ構造を提供します。
data = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])
print(data)
This コード スニペットは次の結果を出力します:
0 1.0
1 3.0
2 5.0
3 NaN
4 6.0
5 8.0
dtype: float64
シリーズ 左側がインデックス、右側が値です。シリーズ内の要素には、インデックスを使用してアクセスし、操作できます。
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 26, 27], 'score': [90, 92, 85]}
df = pd .DataFrame (data)
print(df)
このコードは次の結果を出力します:
name age score
0 Alice 25 90
1 Bob 26 92
2 Charlie 27 85
DataFrame 列名は上記のとおりで、各列は異なるデータ型を持つことができます。 DataFrame 内のデータは、列名と行インデックスを使用してアクセスし、操作できます。
3. データの読み取りと書き込み
Pandas ライブラリは、CSV、Excel、SQL データベースなど、さまざまなデータ ソースからのデータの読み取りをサポートしています。データの読み取りおよび書き込みには、次のメソッドを使用できます。
4. データ クリーニングと変換
Pandas ライブラリは、欠損値の処理、データ フィルタリング、データの並べ替えなど、データのクリーニングと変換のための豊富な関数とメソッドを提供します。
上記は単なる Pandas ライブラリです一部の機能と使い方 詳しい使い方はPandasの公式ドキュメントを参照してください。 Pandasライブラリが提供する機能を柔軟に活用することで、データ処理や分析を効率的に行うことができ、その後の機械学習やデータマイニング作業を強力にサポートします。
以上がpandasライブラリのインポート方法と使い方を詳しく解説の詳細内容です。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。