Pandas 라이브러리의 기본 기능을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법

데이터 분석을 위해 Pandas 라이브러리의 공통 기능을 사용하는 방법

개요:
빅데이터 시대가 도래하면서 데이터 분석이 더욱 중요해졌습니다. Python 데이터 분석을 위한 강력한 도구인 Pandas 라이브러리는 데이터를 처리하고 분석하는 다양한 기능을 제공합니다. 이 기사에서는 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능을 소개하고 독자가 데이터 분석에 Pandas를 더 잘 사용할 수 있도록 구체적인 코드 예제를 제공합니다.

1. 데이터 가져오기 및 보기
   Pandas는 데이터를 가져오는 다양한 방법을 제공합니다. 일반적으로 사용되는 방법에는 csv, Excel 및 SQL 데이터베이스 읽기가 포함되며, 그중 가장 일반적으로 사용되는 함수는 read_csv()입니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

   import pandas as pd
   
   # 从csv文件中导入数据
   df = pd.read_csv('data.csv')
   
   # 查看数据的前几行
   print(df.head(5))
   
   # 查看数据的基本信息，包括列名、数据类型等
   print(df.info())

2. 데이터 정리
   데이터 분석에 앞서 결측값, 중복값, 이상치 처리 등 데이터 정리가 필요한 경우가 많습니다. Pandas는 데이터 정리에 도움이 되는 다양한 기능을 제공합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

   # 处理缺失值，填充为指定值
   df.fillna(value=0, inplace=True)
   
   # 删除重复值
   df.drop_duplicates(inplace=True)
   
   # 处理异常值，删除指定范围外的数据
   df = df[(df['col'] >= 0) & (df['col'] <= 100)]

3. 데이터 필터링 및 정렬
   Pandas는 조건에 따라 데이터를 선택하고 정렬할 수 있는 강력한 필터링 및 정렬 기능을 제공합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

   # 根据条件筛选数据
   df_filtered = df[df['col'] > 0]
   
   # 根据某一列进行升序排序
   df_sorted = df.sort_values(by='col', ascending=True)

4. 데이터 집계 및 통계
   데이터 집계 및 통계는 데이터 분석의 핵심 측면 중 하나입니다. Pandas는 데이터 집계 및 통계 분석을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

   # 求取某一列的平均值
   mean_val = df['col'].mean()
   
   # 求取某一列的总和
   sum_val = df['col'].sum()
   
   # 统计某一列的唯一值及其出现次数
   value_counts = df['col'].value_counts()

5. 데이터 시각화
   데이터 시각화는 데이터 분석 결과를 시각적으로 표시하는 데 도움이 되며 Pandas는 Matplotlib와 같은 시각화 라이브러리와 원활하게 통합될 수 있습니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다.

   import matplotlib.pyplot as plt
   
   # 绘制柱状图
   df['col'].plot(kind='bar')
   
   # 绘制散点图
   df.plot(kind='scatter', x='col1', y='col2')
   
   # 绘制折线图
   df.plot(kind='line')
   
   # 显示图形
   plt.show()

요약:
Pandas는 데이터를 처리하고 분석하는 다양한 기능을 제공하는 강력한 데이터 분석 도구입니다. 이 문서에서는 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 함수를 소개하고 특정 코드 예제를 제공합니다. 이러한 공통 기능을 익히면 독자는 Pandas를 데이터 분석에 더 잘 활용하고 빅 데이터 시대의 과제에 더 잘 대처할 수 있습니다.

위 내용은 Pandas 라이브러리의 기본 기능을 사용하여 데이터 분석을 수행하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!