파이썬에서 데이터 분석에 팬더를 사용하는 방법은 무엇입니까?

파이썬에서 데이터 분석에 팬더를 사용하는 방법?

팬더는 Numpy 위에 구축 된 강력한 파이썬 라이브러리로 고성능, 사용하기 쉬운 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 제공합니다. 파이썬의 많은 데이터 과학 워크 플로의 초석입니다. 데이터 분석을 위해 팬더를 효과적으로 사용하려면 일반적으로 다음 단계를 따릅니다.

1. 설치 : 팬더가 설치되어 있는지 확인하십시오. 그렇지 않은 경우 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 PIP를 입력하십시오 .
2. 팬더 가져 오기 : 라이브러리를 가져 와서 Python 스크립트를 시작하십시오 : 팬더를 pd 로 가져옵니다. PD 부분은 타이핑을 더 쉽게 타이핑하기 위해 이름을 단축하는 일반적인 규칙입니다.

3. 데이터 수집 : Pandas는 다양한 소스의 데이터를 읽는 데 탁월합니다. 일반적인 기능에는 다음이 포함됩니다. file.

10. : json 파일에서 데이터를 읽습니다.
20. read_sql ( 'Query', Connection) : SQL Database에서 데이터를 읽습니다.
사전, 목록 목록 또는 Numpy 배열. 이것은 기존 데이터 구조를 처음부터 작성하거나 기존 데이터 구조를 조작하는 데 유용합니다.

24. 데이터 탐색 : 데이터를로드 한 후 다음과 같은 기능을 사용하여 탐색합니다. 몇 줄.

25. .info () : 데이터 유형 및 비 널 값을 포함하여 데이터 프레임 요약을 제공합니다.
26. .describe () : 숫자 컬럼에 대한 설명, 평균, std, min, max 등)를 생성합니다. 데이터 프레임의 (행, 열).
27. 데이터 조작 및 분석 : 팬더의 실제 힘이 들어오는 곳입니다. 다음 섹션에서 세부 사항을 사용하여 데이터 시각화 (
30. 데이터 시각화) : Matplotlib 및 Seaborn은 데이터 프레임에서 직접 플롯을 생성하기위한 Matplotlib 및 Seaborn입니다.
31. 데이터 출력 : 마지막으로, .to_csv () , .to_excel () , .to_json ()

et . 데이터 조작을위한 가장 일반적인 팬더 기능?

팬더는 데이터 조작을위한 풍부한 기능 세트를 제공합니다. 다음은 가장 자주 사용되는 것 중 일부입니다.

• 선택 및 인덱싱 :

  • [] : 열 레이블 또는 부울 인덱싱을 사용한 기본 선택. df [ 'column_name'] 단일 열을 선택합니다. df [boolean_condition] 조건에 따라 행을 선택합니다.
  • .loc [] : 레이블 기반 인덱싱. 라벨로 행과 열을 선택할 수 있습니다. df.loc [row_label, column_label]
  • .iloc [] : 정수 기반 인덱싱. 정수 위치별로 행과 열을 선택할 수 있습니다. df.iloc [row_index, column_index]

• 데이터 청소 :

• .dropna () : 누락 된 값이있는 줄 또는 열을 제거합니다. 또는 방법 (예 : 평균, 중앙값).
• .replace () : 값을 다른 값으로 대체합니다.

데이터 변환 :

.apply () : 각각에 기능을 적용합니다. 열.

.groupby () : 집계 또는 기타 작업을위한 하나 이상의 열을 기반으로 한 그룹 데이터. 열.

.merge () : 공통 열을 기반으로 데이터 프레임에 합류합니다.

.concat () : 데이터 프레임을 수직 또는 수평으로 연결합니다. 집계 :

.sum () , .mean () , .max () , .min () , .count () , .std () 등 통계.

팬더를 사용하여 효율적인 데이터 정리 및 준비에는 체계적인 접근 방식이 포함됩니다.

누락 된 값을 다루는 방법 : .dropna () )로 행을 제거할지 여부를 결정하거나 적절한 값 ( .fillna () -평균, 중간, 모드 또는 상수)로 채우거나보다 정교한 대치 기술을 사용하십시오 (예 : Scikit-Learn의 불리한 임페이터). .astype () 를 사용하여 데이터 유형을 변환합니다 (예 : 문자열, 숫자로, 날짜 날짜로 DateTime 오브젝트). 잘못된 데이터 유형은 분석을 방해 할 수 있습니다.

이상치 탐지 및 처리 : 박스 플롯, 산점도 또는 통계적 메소드 (예 : IQR)를 사용하여 이상치를 식별합니다.

데이터 변환 : 필요한 경우 숫자 기능을 표준화하거나 정상화할지 (예 : 변환 할 것인지)를 제거할지 (예 : 변환) 또는 캡을 할 것인지 결정하십시오 (scikit-learn의 spandardscaler 또는 minmaxscaler ). 이것은 많은 기계 학습 알고리즘에 중요합니다.

데이터 중복 제거 : 를 사용하여 중복 행을 제거하십시오. <drop_duplicates>. 여기에는 열을 결합, 비율 생성 또는 문자열로부터 정보 추출을 포함 할 수 있습니다. </drop_duplicates>

데이터 일관성 : 데이터 표현의 일관성 (예 : 표준화, 날짜 형식, 범주 형 변수의 불일치 주소 지정) :

정규 표현식 사용

팬더를 사용하여 데이터 분석 워크 플로우를 개선하기위한 몇 가지 모범 사례는 무엇입니까?

팬더 워크 플로우를 개선하려면 이러한 모범 사례를 고려하십시오. 작업 : 팬더를 사용하면보다 간결하고 효율적인 코드를 위해 여러 작업을 함께 체인 할 수 있습니다.

벡터화 된 작업 사용 : 가능할 때마다 명시 적 루프를 피하십시오. 팬더는 벡터화 된 작업에 최적화되어 있습니다.

메모리 관리 : 매우 큰 데이터 세트의 경우 chunksize in pd.read_csv () 와 같은 기술을 사용하여 작은 청크에서 데이터를 읽거나 Dask 또는 vaex를위한 데이터를 읽습니다. 계산.

프로파일 링 : 프로파일 링 도구를 사용하여 코드에서 병목 현상을 식별합니다. 이것은 성능을 최적화하는 데 도움이됩니다.

문서화 : 데이터 정리 및 변환 단계를 설명하기 위해 코드에 명확하고 간결한 의견을 작성하십시오.

버전 제어 : 코드 및 데이터에 대한 변경 사항을 추적하기 위해 GIT 또는 유사한 버전 제어 시스템을 사용하여 코드 및 데이터 테스트를 보장하기위한 단위 테스트를 신뢰할 수 있고 작성하십시오. 결과.

코드 모듈화 : 큰 작업을 더 작은 재사용 가능한 기능으로 분류하십시오.

팬더의 내장 기능 탐색 : 사용자 지정 기능을 작성하기 전에 Pandas가 이미 작업을 수행 할 수있는 기능을 제공하는지 확인하십시오. 팬더는 매우 기능이 풍부하며 내장 기능을 사용하는 경우가 종종 더 효율적이고 유지 관리 가능합니다.

위 내용은 파이썬에서 데이터 분석에 팬더를 사용하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!