Python Pandas実践ドリル、理論から実践までデータ処理ガイド！

python pandas は、強力な データ分析および処理ライブラリです。データのロードやクリーニングからデータ変換やモデリングまで、さまざまなタスクを実行できる ツール の包括的なセットを提供します。この実践的なウォークスルーでは、理論から実践まで Pandas をマスターする方法をガイドし、データを効果的に処理してそこから洞察を引き出すのに役立ちます。

データのロードとクリーニング

• read_csv() 関数と read_<strong class="keylink">excel</strong>() 関数を使用して、CSV ファイルと Excel ファイルからデータを読み込みます。
• #head() 関数と info() 関数を使用して、データ構造とデータ型をプレビューします。
欠損値と重複データは、
• dropna()、fillna()、および drop_duplicates() 関数を使用して処理します。

データ変換

• rename() 関数と assign() 関数を使用して、列の名前を変更し、新しい列を追加します。
• astype() 関数と to_datetime() 関数を使用してデータ型を変換します。
• groupby() 関数と agg() 関数を使用して、データをグループ化し、集計します。

データモデリング

• concat() 関数と merge() 関数を使用して、データ セットを連結およびマージします。
• query() 関数と filter() 関数を使用してデータをフィルタリングします。
#sort_values()
• 関数と nlargest() 関数を使用して、データを並べ替えます。

データの視覚化

plot()
• 関数を使用して、ヒストグラム、折れ線グラフ、散布図などの基本的なグラフを作成します。 Seaborn
ライブラリを使用して、ヒート マップ、ヒストグラム、箱ひげ図などのより高度なグラフを作成します。
実践例

ケース 1: 販売データの分析

売上データCSVファイルを読み込みます。

欠損値と重複データを削除します。
各製品の総売上高を計算します。
売上トップ 10 の製品を示すグラフを作成します。
• ケース 2: 顧客離れの予測

顧客データ Excel ファイルを読み込みます。

データをクリーンアップし、特徴量エンジニアリングを作成します。
機械学習
• モデルを使用して顧客離れ率を予測します。
• モデルの結果を分析し、チャーンレートを削減するための推奨事項を作成します。 ＃＃＃＃＃＃ベストプラクティス＃＃＃＃＃＃
• 作業するデータを常にプレビューして理解します。

適切なデータ型と命名規則を使用してください。

欠損値と外れ値を処理します。

データ変換とモデリングの手順を文書化します。

• 視覚化
• を使用してデータを調査し、洞察を伝えます。
• ＃＃＃＃＃＃結論は＃＃＃＃＃＃
Pandas をマスターすると、データの処理と分析の能力が大幅に向上します。この実践的なチュートリアルで概説されている手順に従うことで、データの読み込み、クリーニング、変換、モデル化、視覚化を効率的に行い、データから貴重な洞察を抽出し、より適切な意思決定を行うことができます。 Pandas をマスターすると、さまざまな分野でデータ サイエンスや分析に取り組むための強固な基盤が得られます。

以上がPython Pandas実践ドリル、理論から実践までデータ処理ガイド！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。