데이터 탐색 여정을 시작하기 위한 Python Pandas 데이터 처리 마스터 교육 가이드!

데이터는 현대 세계 어디에나 있으며, 이 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하는 것은 매우 중요합니다. python pandas은 데이터 전문가가 데이터 처리 및 탐색을 효율적으로 수행하는 데 도움이 되는 강력한 도구입니다.

기본지식

• Pandas 설치: pip 또는 conda를 사용하여 Pandas 라이브러리를 설치하세요.
• 판다 가져오기: 판다를 pd로 가져오기
• Create DataFrame: pd.DataFrame()을 사용하여 행과 열이 포함된 DataFrame을 만듭니다.
• 데이터 유형: Pandas는 정수, 부동 소수점 숫자, 문자열을 포함한 다양한 데이터 유형을 지원합니다.

데이터 로드 및 처리

• 데이터 로드: pd.read_csv(), pd.read_excel() 또는 pd.read_sql()을 사용하여 CSV, Excel 또는 database에서 데이터를 로드합니다.
• 누락된 값 처리: pd.fillna(), pd.dropna() 또는 pd.interpolate()를 사용하여 누락된 값을 처리합니다.
• 중복 값 처리: pd.duplicated() 및 pd.drop_duplicates()를 사용하여 중복 값을 제거하거나 표시합니다.
• 데이터 필터링: 특정 조건에 따라 데이터를 필터링하려면 pd.query() 또는 pd.loc[]를 사용하세요.

데이터 집계 및 조작

• 집계 함수: pd.sum(), pd.mean() 및 pd.std()를 사용하여 데이터에 대한 집계 작업을 수행합니다.
• 그룹화: pd.groupby()를 사용하여 특정 열을 기준으로 데이터를 그룹화합니다.
• 병합 및 연결: 여러 DataFrame을 병합하거나 연결하려면 pd.merge() 또는 pd.concat()을 사용하세요.
• 피벗 테이블: pd.pivot_table()을 사용하여 데이터를 요약하고 크로스탭을 표시하는 피벗 테이블을 만듭니다.

데이터 시각화

• Matplotlib 및 Seaborn: Matplotlib 및 Seaborn 라이브러리를 사용하여 차트와 시각화를 만듭니다.
• 시리즈 도표: 히스토그램, 꺾은선형 차트, 산점도를 그려 단일 계열을 시각화합니다.
• DataFrame 도표: 히트맵, 상자 도표 및 산점도 행렬을 생성하여 여러 변수 간의 관계를 시각화합니다.

프리미엄 테마

• 데이터 정리: 정규 표현식, 문자열 메서드 및 NumPy 함수를 사용하여 데이터를 정리합니다.
• 시계열 분석: pd.to_datetime() 및 pd.Timedelta()를 사용하여 타임스탬프 데이터를 처리합니다.
• 데이터 과학 도구 상자: Scikit-Learn, XGBoost 및 Tensorflow와 같은 다른 데이터 과학 라이브러리와 통합됩니다.

요약

마스터링

Python Pandas는 데이터 처리 마스터가 되기 위한 핵심 도구입니다. 기본 사항을 이해하고, 데이터를 로드 및 처리하고, 집계 및 작업을 수행하고, 데이터를 시각화하고, 고급 항목을 탐색함으로써 데이터를 효과적으로 처리하고 탐색하여 정보에 입각한 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다.

위 내용은 데이터 탐색 여정을 시작하기 위한 Python Pandas 데이터 처리 마스터 교육 가이드!의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!