Panduan latihan induk pemprosesan data Python Pandas untuk memulakan perjalanan penerokaan data anda!

Data ada di mana-mana di dunia moden, dan pemprosesan serta menganalisis data ini dengan berkesan adalah penting. python pandas ialah alat berkuasa yang membantu profesional data melaksanakan pemprosesan dan penerokaan data dengan cekap.

Pengetahuan asas

• Pasang Panda: Gunakan pip atau conda untuk memasang perpustakaan Pandas.
• Import Panda: import panda sebagai pd
• Buat DataFrame: Gunakan pd.DataFrame() untuk mencipta DataFrame, yang mengandungi baris dan lajur.
• Jenis data: Panda menyokong berbilang jenis data, termasuk integer, nombor titik terapung dan rentetan.

Pemuatan dan pemprosesan data

• Muat data: Gunakan pd.read_csv(), pd.read_excel() atau pd.read_sql() untuk memuatkan data daripada CSV, Excel atau pangkalan data.
• Mengendalikan nilai yang tiada: Gunakan pd.fillna(), pd.dropna() atau pd.interpolate() untuk mengendalikan nilai yang tiada.
• Mengendalikan nilai pendua: Gunakan pd.duplicated() dan pd.drop_duplicates() untuk mengalih keluar atau menandakan nilai pendua.
• Tapis data: Gunakan pd.query() atau pd.loc[] untuk menapis data berdasarkan syarat tertentu.

Pengagregatan dan manipulasi data

• Fungsi pengagregatan: Gunakan pd.sum(), pd.mean() dan pd.std() untuk melaksanakan operasi pengagregatan pada data.
• Pengumpulan: Gunakan pd.groupby() untuk mengumpulkan data berdasarkan lajur tertentu.
• Gabung dan Gabungkan: Gunakan pd.merge() atau pd.concat() untuk menggabungkan atau menggabungkan berbilang DataFrames.
• Jadual Pangsi: Gunakan pd.pivot_table() untuk mencipta jadual pangsi yang meringkaskandata dan memaparkan tab silang.

Visualisasi Data

• Matplotlib dan Seaborn: Buat carta dan visualisasi menggunakan perpustakaan Matplotlib dan Seaborn.
• Plot Siri: Lukis histogram, carta garisan dan plot taburan untuk menggambarkan satu siri.
• Plot Bingkai Data: Buat peta haba, plot kotak dan matriks serakan untuk menggambarkan hubungan antara berbilang pembolehubah.

Tema Premium

• Pembersihan Data: Bersihkan data menggunakan ungkapan biasa, kaedah rentetan dan fungsi NumPy.
• Analisis siri masa: Gunakan pd.to_datetime() dan pd.Timedelta() untuk memproses data cap masa.
• Kotak Alat Sains Data: Bersepadu dengan perpustakaan sains data lain seperti Scikit-Learn, XGBoost dan Tensorflow.

Ringkasan

Menguasai Python Panda ialah alat utama untuk menjadi mahir pemprosesan data. Dengan memahami asas, memuatkan dan memproses data, melaksanakan pengagregatan dan operasi, menggambarkan data dan meneroka topik lanjutan, anda boleh memproses dan meneroka data dengan berkesan untuk membuat keputusan perniagaan yang termaklum.

Atas ialah kandungan terperinci Panduan latihan induk pemprosesan data Python Pandas untuk memulakan perjalanan penerokaan data anda!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!