Python 2.x에서 데이터 분석을 위해 pandas 모듈을 사용하는 방법

Python 2.x에서 데이터 분석을 위해 pandas 모듈을 사용하는 방법

개요:
데이터 분석 및 데이터 처리 과정에서 pandas는 매우 강력하고 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리입니다. 빠르고 효율적인 데이터 처리 및 분석을 위한 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 제공합니다. 이 기사에서는 Python 2.x에서 데이터 분석을 위해 팬더를 사용하는 방법을 소개하고 독자에게 몇 가지 코드 예제를 제공합니다.

Pandas 설치:
시작하기 전에 먼저 Pandas 라이브러리를 설치해야 합니다. 터미널이나 명령 프롬프트를 통해 다음 명령을 입력하여 설치할 수 있습니다.

pip install pandas

데이터 구조:
pandas는 두 가지 주요 데이터 구조를 제공합니다. 1) 시리즈 2) DataFrame.

Series는 Excel의 열과 유사한 인덱스형 1차원 배열 구조입니다. 코드 예:

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
data = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

print(data)

출력 결과:

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

DataFrame은 Excel의 테이블과 유사한 2차원 테이블 구조입니다. 코드 예:

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
data = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": pd.Timestamp('20130102'),
    "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    "D": np.array([3] * 4, dtype='int32'),
    "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
    "F": 'foo'
})

print(data)

출력 결과:

   A          B    C  D      E    F
0  1 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  2 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  3 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  4 2013-01-02  1.0  3  train  foo

데이터 읽기 및 쓰기:
pandas는 CSV 파일, Excel 파일, SQL 데이터베이스 등을 포함한 다양한 데이터 형식을 읽고 쓸 수 있습니다.

CSV 파일 읽기 예:

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

print(data.head())

Excel 파일 읽기 예:

import pandas as pd

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

print(data.head())

데이터 분석 및 처리:
pandas는 데이터 분석 및 처리를 위한 많은 강력한 기능과 방법을 제공합니다.

데이터 통계 분석 예:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计描述性统计信息
print(data.describe())

# 计算各列之间的相关系数
print(data.corr())

데이터 필터링 및 정렬 예:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出满足条件的数据
filtered_data = data[data['age'] > 30]

# 按照某列进行排序
sorted_data = data.sort_values('age')

print(filtered_data.head())
print(sorted_data.head())

데이터 그룹화 및 집계 예:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照某一列进行分组
grouped_data = data.groupby('gender')

# 计算每组的平均值
mean_data = grouped_data.mean()

print(mean_data)

CSV 또는 Excel 파일에 데이터 쓰기 예:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据写入到CSV文件中
data.to_csv('output.csv', index=False)

# 将数据写入到Excel文件中
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

요약:
pandas는 Python 2.x A입니다. 일반적으로 사용되는 데이터 분석 라이브러리. 이 글에서는 팬더의 설치 방법과 일반적인 데이터 구조, 데이터 읽기 및 쓰기 방법, 일반적인 데이터 분석 및 처리 방법을 소개합니다. 독자는 자신의 필요에 따라 데이터 분석 및 처리를 위해 팬더를 유연하게 사용할 수 있습니다.

위 내용은 Python 2.x에서 데이터 분석을 위해 pandas 모듈을 사용하는 방법에 대한 이 기사의 소개입니다. 도움이 되길 바랍니다!

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