Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능은 무엇입니까?
pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 함수는 다음과 같습니다. 1. read_csv() 및 read_excel() 함수 2. head() 및 tail() 함수 4. explain() 함수 등 자세한 소개: 1. read_csv() 및 read_excel() 함수 이 두 함수는 CSV 및 Excel 파일에서 데이터를 읽는 데 사용되며 추가 데이터 분석을 용이하게 하기 위해 데이터를 데이터 프레임 개체로 읽을 수 있습니다. () 기능 등
이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, DELL G3 컴퓨터.
Pandas는 일반적으로 사용되는 많은 기능을 제공하는 강력한 Python 데이터 분석 라이브러리입니다. 다음은 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 함수입니다:
1, read_csv() 및 read_excel() 함수
이 두 함수는 CSV 및 Excel 파일에서 데이터를 읽는 데 사용됩니다. 추가 데이터 분석을 용이하게 하기 위해 DataFrame 개체로 데이터를 읽을 수 있습니다.
샘플 코드:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') # 从CSV文件中读取数据 df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 从名为'Sheet1'的Excel工作表中读取数据
2, head() 및 tail() 함수
이 두 함수는 데이터 프레임의 처음 n 행 또는 마지막 n 행의 데이터를 얻는 데 사용됩니다. 전체 데이터 세트를 메모리에 로드하지 않고도 데이터 세트의 처음 또는 마지막 몇 행을 쉽게 볼 수 있습니다.
샘플 코드:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.head(5) # 获取前5行数据 df.tail(3) # 获取后3行数据
3.info() 함수
info() 함수는 데이터 프레임의 모양, 열 이름, 각 열의 데이터 유형 등을 포함하여 데이터 프레임의 기본 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 데이터 프레임의 구조를 빠르게 이해하는 데 도움이 됩니다.
샘플 코드:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.info() # 查看数据框的基本信息
4. explain() 함수
explain() 함수는 개수, 평균, 표준 편차, 최소값, 최대값을 포함하여 데이터 프레임의 각 데이터 열에 대한 설명적인 통계 정보를 제공할 수 있습니다. 등. 이는 데이터 프레임의 각 열에 있는 데이터 분포를 빠르게 이해하는 데 도움이 됩니다.
샘플 코드:
import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.describe() # 查看数据框中每列数据的描述性统计信息
위 내용은 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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Python에서 pandas를 설치하는 단계: 1. 터미널 또는 명령 프롬프트를 엽니다. 2. "pip install pandas" 명령을 입력하여 pandas 라이브러리를 설치합니다. 3. 설치가 완료될 때까지 기다리면 pandas 라이브러리를 가져와 사용할 수 있습니다. 4. 사용 pandas를 설치하기 전에 해당 가상 환경을 활성화해야 합니다. 5. 통합 개발 환경을 사용하는 경우 "import pandas as pd" 코드를 추가할 수 있습니다. 팬더 라이브러리를 가져옵니다.

데이터 처리 도구: Pandas는 SQL 데이터베이스에서 데이터를 읽고 특정 코드 예제가 필요합니다. 데이터 양이 계속 증가하고 복잡성이 증가함에 따라 데이터 처리는 현대 사회에서 중요한 부분이 되었습니다. 데이터 처리 프로세스에서 Pandas는 많은 데이터 분석가와 과학자가 선호하는 도구 중 하나가 되었습니다. 이 문서에서는 Pandas 라이브러리를 사용하여 SQL 데이터베이스에서 데이터를 읽는 방법을 소개하고 몇 가지 특정 코드 예제를 제공합니다. Pandas는 Python을 기반으로 한 강력한 데이터 처리 및 분석 도구입니다.
