Pandas는 Python 프로그래밍 언어를위한 고성능, 사용하기 쉬운 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 제공하는 오픈 소스 BSD 라이센스 라이브러리입니다. 데이터 조작, 분석 및 청소에 널리 사용되므로 데이터 과학자 및 분석가에게 필수적인 도구가됩니다.
팬더의 두 가지 주요 데이터 구조는 Series 와 DataFrame 입니다.
index 라고합니다. 스프레드 시트에서 단일 열로 생각할 수 있습니다.Pandas는 강력하고 유연하며 효율적인 데이터 조작 및 분석 도구를 제공합니다. 효과적으로 사용하는 방법은 다음과 같습니다.
read_csv() , read_excel() 및 to_csv() 와 같은 함수를 사용하여 CSV, Excel, SQL 데이터베이스 등과 같은 다양한 형식의 데이터를로드하고 저장합니다.head() , tail() , info() , describe() 및 isnull() 사용하여 데이터를 검사합니다. dropna() , fillna() 및 replace() 와 같은 방법은 데이터를 청소하고 전처리하는 데 도움이됩니다.loc[] , iloc[] 및 부울 인덱싱을 사용하여 데이터를 선택하고 필터링하십시오. 예를 들어, df[df['column'] > value] 조건이 충족되는 곳을 필터링합니다.apply() , map() , groupby() 및 agg() 사용하여 데이터를 변환합니다. 특정 기준에 따라 사용자 정의 기능 또는 집계 데이터를 적용 할 수 있습니다.plot() 또는 hist() 사용하여 Pandas 데이터 프레임에서 직접 데이터를 시각화합니다.merge() , join() 및 concat() 사용하여 다른 소스의 데이터 세트를 결합합니다.resample() , shift() 및 rolling() 과 같은 함수가있는 시계열 데이터를 처리하기위한 강력한 도구가 있습니다.이러한 작업을 마스터하면 데이터를 효율적으로 조작하고 분석하여 통찰력을 밝히고 데이터 중심 결정을 내릴 수 있습니다.
팬더의 시리즈와 데이터 프레임의 주요 차이점은 다음과 같습니다.
index 표시되어 있습니다. 데이터 프레임에는 index (행)와 columns 두 개의 축이 있습니다.예, 팬더에는 데이터 처리에 중요한 몇 가지 일반적인 기능과 방법이 있습니다.
head() 및 tail() : 데이터 프레임의 첫 번째 또는 마지막 몇 행을 표시하여 빠른 데이터 검사에 유용합니다.info() : 인덱스 DType 및 열 DTypes, Null 값 및 메모리 사용을 포함한 데이터 프레임에 대한 간결한 요약을 제공합니다.describe() : count, mean, std, min 및 max와 같은 dataframe의 숫자 열의 설명 통계를 생성합니다.dropna() : 결 측값으로 행이나 열을 제거합니다.fillna() : 지정된 메소드 또는 값으로 결 측값을 채 웁니다.groupby() : 일부 기준을 기반으로 한 그룹 데이터를 그룹화하고 각 그룹에 함수를 적용합니다.merge() : 공통 열 또는 인덱스를 기반으로 두 개의 데이터 프레임을 결합합니다.concat() : 특정 축을 따라 팬더 객체를 연결합니다.apply() : 데이터 프레임의 축을 따라 함수를 적용합니다.loc[] 및 iloc[] : 라벨 기반 및 정수 기반 인덱싱의 경우 각각 특정 행 및 열을 선택하는 데 유용합니다.sort_values() : 두 축을 따라 값으로 데이터 프레임을 정렬합니다.value_counts() : 고유 한 값을 포함하는 시리즈를 반환합니다.이러한 기능과 방법을 마스터하면 팬더를 사용하여 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 능력이 크게 향상됩니다.
위 내용은 팬더는 무엇입니까? 주요 데이터 구조 (시리즈 및 데이터 프레임)를 설명하십시오.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!
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