Apakah kaedah untuk analisis data panda?

Kaedah analisis data Panda termasuk: 1. Pembacaan dan pemprosesan data; 3. Pengisihan dan penyusunan data; 5. Jadual pangsi dan penggabungan; 7. Ketekunan dan penyimpanan data. Pustaka Pandas menyediakan pelbagai fungsi analisis dan pemprosesan data, meliputi pembacaan data, pemprosesan, penapisan, pengisihan, pengagregatan, pemisahan, dll. Dengan menggunakan kaedah dan fungsi ini secara fleksibel, pelbagai jenis data boleh dianalisis dan diproses dengan mudah.

Sistem pengendalian tutorial ini: sistem Windows 10, komputer DELL G3.

Pandas ialah perpustakaan analisis data Python yang popular yang menyediakan banyak kaedah dan fungsi yang berkuasa, membolehkan anda memproses, menapis dan menganalisis data dengan mudah. Berikut adalah beberapa kaedah biasa apabila menggunakan Panda untuk analisis data:

1 Pembacaan dan pemprosesan data

• Baca data: Gunakan read_csv(), read_excel(), read_sql() dan kaedah lain dalam pustaka Pandas untuk membaca Berbeza. jenis fail data.

• Pembersihan data: Prapemprosesan data, seperti pengisian nilai yang tiada, pemadaman nilai pendua, pemprosesan luar, dsb.

• Penukaran data: Tukar data daripada satu format ke format lain, contohnya, tukar fail CSV kepada fail Excel.

2. Penapisan dan pemilihan data

• Penapisan berdasarkan syarat: Gunakan atribut loc dan iloc serta operator logik (seperti &, |, ~, dll.) untuk menapis data yang memenuhi syarat tertentu.

• Penapisan berdasarkan teg: Gunakan atribut loc untuk menapis data bagi teg tertentu.

• Tapis mengikut julat: Gunakan atribut loc untuk menapis data dalam julat tertentu.

• Penapisan berbilang keadaan: Gunakan kaedah pertanyaan untuk menapis data yang memenuhi berbilang syarat.

3. Pengisihan dan penyusunan data

• Isih data: Gunakan kaedah sort_values() untuk mengisih data, yang boleh diisih mengikut lajur atau berbilang lajur.

• Perbalahan data: Menyusun semula atau membentuk semula data, contohnya, menukar data daripada format lebar kepada format panjang.

4. Pengagregatan dan pengelompokan data

• Pengagregatan data: lakukan operasi pengagregatan pada data, contohnya, mengira purata, jumlah, dsb. bagi setiap kategori.

• Pengumpulan data: Gunakan kaedah groupby() untuk mengumpulkan data dan melakukan pengiraan agregat pada setiap kumpulan.

• Statistik kumpulan: Lakukan statistik pada data terkumpul, contohnya, hitung purata populasi, KDNK, dsb. bagi setiap wilayah.

5. Data pangsi dan jadual pangsi

• Jadual pangsi: Gunakan kaedah pivot_table() dalam pustaka Pandas untuk mencipta jadual pangsi untuk menganalisis data dari pelbagai sudut.

• Penukaran Data Pangsi: Tukar Jadual Pangsi kepada format data lain, contohnya, kepada fail CSV atau fail Excel.

6. Cantumkan dan gabungkan data

• Gabung data: Gunakan kaedah concat() untuk menggabungkan berbilang bingkai data di sepanjang baris atau lajur tertentu.

• Sambung data: Gunakan kaedah merge() untuk menyambung dua bingkai data mengikut lajur atau baris tertentu.

7 Ketekunan dan penjimatan data

• Storan berterusan: Gunakan pelbagai kaedah dalam pustaka Pandas untuk menyimpan data ke cakera, contohnya, gunakan to_csv(), to_excel(), to_sql() dan kaedah lain Simpan data kepada CSV, Excel, pangkalan data SQL dan format lain.

• Bacaan data: Gunakan pelbagai kaedah dalam pustaka Pandas untuk membaca data daripada cakera, contohnya, gunakan read_csv(), read_excel(), read_sql() dan kaedah lain untuk membaca CSV, Excel, pangkalan data SQL dan format lain data.

Ringkasnya, perpustakaan Pandas menyediakan pelbagai fungsi analisis dan pemprosesan data, meliputi pembacaan data, pemprosesan, penapisan, pengisihan, pengagregatan, perspektif, dll. Dengan memanfaatkan kaedah dan ciri ini, anda boleh menganalisis dan memproses pelbagai jenis data dengan mudah.

Atas ialah kandungan terperinci Apakah kaedah untuk analisis data panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!