전문가 수준의 데이터 정리를 위해 Pandas를 사용하는 방법을 알아보세요.

전문가 수준의 데이터 정리 기술: 팬더의 응용 실습

소개:

빅데이터 시대가 도래하면서 데이터 수집 및 처리는 다양한 산업 분야에서 중요한 작업이 되었습니다. 그러나 원본 데이터에는 누락된 값, 이상값, 중복된 값 등 다양한 문제가 있는 경우가 많습니다. 데이터를 정확하고 효과적으로 분석하려면 원시 데이터를 정리해야 합니다. 데이터 정리 과정에서 pandas는 풍부한 기능과 유연한 작업을 제공하는 강력한 Python 라이브러리로, 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 데 도움이 됩니다. 이 기사에서는 몇 가지 일반적인 데이터 정리 기술을 소개하고 이를 특정 코드 예제와 결합하여 Pandas의 애플리케이션 실습을 보여줍니다.

1. 데이터 로드

먼저 외부 파일에서 데이터를 로드해야 합니다. pandas는 CSV, Excel, SQL 등과 같은 다양한 데이터 형식을 지원합니다. 다음은 CSV 파일을 로드하는 샘플 코드입니다.

import pandas as pd

# 读取CSV文件
data = pd.read_csv("data.csv")

2. 데이터 보기

데이터를 정리하기 전에 먼저 데이터 세트의 구조와 특성을 이해하기 위해 데이터의 전반적인 상황을 살펴봐야 합니다. pandas는 head()、tail()、info()、describe() 등 데이터를 볼 수 있는 다양한 방법을 제공합니다. 다음은 데이터 보기를 위한 샘플 코드입니다.

# 查看前几行数据
print(data.head())

# 查看后几行数据
print(data.tail())

# 查看数据的详细信息
print(data.info())

# 查看数据的统计描述
print(data.describe())

3. 결측값 처리 ​​

결측값은 데이터 정리 과정에서 흔히 접하게 되는 문제 중 하나입니다. pandas는 누락된 값을 처리하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법과 샘플 코드입니다.

1. 결측값 삭제:

# 删除包含缺失值的行
data.dropna(axis=0, inplace=True)

# 删除包含缺失值的列
data.dropna(axis=1, inplace=True)

2. 결측값 채우기:

# 用指定值填充缺失值
data.fillna(value=0, inplace=True)

# 用平均值填充缺失值
data.fillna(data.mean(), inplace=True)

넷째, 이상값 처리

이상값은 분석 결과에 심각한 영향을 미칠 수 있으므로, 그들은 거래를 처리해야 합니다. pandas는 이상값을 처리하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법 및 샘플 코드입니다.

1. 이상값 삭제:

# 删除大于或小于指定阈值的异常值
data = data[(data["column"] >= threshold1) & (data["column"] <= threshold2)]

2. 이상값 교체:

# 将大于或小于指定阈值的异常值替换为指定值
data["column"] = data["column"].apply(lambda x: replace_value if x > threshold else x)

5. 중복 값 처리 ​

중복 값은 부정확한 데이터 분석 결과로 이어질 수 있습니다. 그래서 처리가 필요합니다. pandas는 중복 값을 처리하는 여러 가지 방법을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법과 샘플 코드입니다.

1. 중복 값 삭제:

# 删除完全重复的行
data.drop_duplicates(inplace=True)

# 删除指定列中的重复值
data.drop_duplicates(subset=["column"], inplace=True)

2. 중복 값 찾기:

# 查找完全重复的行
duplicates = data[data.duplicated()]

# 查找指定列中的重复值
duplicates = data[data.duplicated(subset=["column"])]

6. 데이터 유형 변환

데이터 정리 과정에서 데이터 유형을 변환해야 하는 경우가 많습니다. 데이터 유형 후속 분석을 위해 변환합니다. Pandas는 데이터 유형 변환을 위한 다양한 방법을 제공합니다. 다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법과 샘플 코드입니다.

# 将列的数据类型转换为整型
data["column"] = data["column"].astype(int)

# 将列的数据类型转换为日期时间类型
data["column"] = pd.to_datetime(data["column"])

# 将列的数据类型转换为分类类型
data["column"] = data["column"].astype("category")

결론:

이 기사에서는 몇 가지 일반적인 데이터 정리 기술을 소개하고 특정 코드 예제를 통해 Pandas의 응용 사례를 보여줍니다. 실제 데이터 정리 작업에서는 특정 요구 사항과 데이터 특성에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. 이 글이 독자들이 데이터 정리를 배우고 실천하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

위 내용은 전문가 수준의 데이터 정리를 위해 Pandas를 사용하는 방법을 알아보세요.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!