Latihan praktikal Python Pandas, panduan pemprosesan data dari teori ke amalan!

python pandas ialah analisis data dan perpustakaan pemprosesan yang berkuasa. Ia menyediakan set komprehensif alat yang boleh melaksanakan pelbagai tugas daripada pemuatan dan pembersihan data kepada transformasi dan pemodelan data. Panduan praktikal ini akan membimbing anda melalui penguasaan Panda daripada teori kepada amalan, membantu anda memproses data dengan berkesan dan memperoleh cerapan daripadanya.

Pemuatan dan pembersihan data

• Gunakan fungsi read_csv() dan read_<code>read_csv() 和 read_<strong class="keylink">excel</strong>()excel
() untuk memuatkan data daripada fail CSV dan Excel.
• head() 和 info()Gunakan fungsi untuk pratonton struktur data
dan jenis data.
• dropna()、fillna() 和 drop_duplicates()Gunakan fungsi
untuk mengendalikan nilai yang hilang dan data pendua.

Penukaran data

• rename() 和 assign()Gunakan fungsi
untuk menamakan semula lajur dan menambah lajur baharu.
• astype() 和 to_datetime()Gunakan fungsi
untuk menukar jenis data.
• groupby() 和 agg()Gunakan fungsi
untuk mengumpulkan dan mengagregat data.

Pemodelan Data

• concat() 和 merge()Sertai dan gabungkan set data menggunakan fungsi
.
• query() 和 filter()Gunakan fungsi
untuk menapis data.
• sort_values() 和 nlargest()Gunakan fungsi untuk menyisih data
.

Visualisasi Data

• plot()Gunakan fungsi
untuk mencipta carta asas seperti histogram, carta garis dan plot serakan.
• SeabornGunakan perpustakaan
untuk mencipta carta yang lebih maju seperti peta haba, carta bar dan plot kotak.

Kes praktikal

Kes 1: Menganalisis data jualan

Muat fail CSV data jualan.
Bersihkan nilai yang hilang dan data pendua.
Kira jumlah jualan bagi setiap produk.
Buat carta yang menunjukkan 10 produk terlaris.

Kes 2: Meramalkan pergolakan pelanggan

Muat fail Excel data pelanggan.
Bersihkan data dan cipta kejuruteraan ciri.
• Ramalkan pergolakan pelanggan menggunakan model pembelajaran mesin
.
Analisis hasil model dan buat cadangan untuk mengurangkan kadar churn.

Amalan Terbaik

Sentiasa pratonton dan fahami data yang anda proses.
Gunakan jenis data dan konvensyen penamaan yang sesuai.
Kendalikan nilai dan outlier yang hilang.
Dokumenkan langkah transformasi dan pemodelan data yang anda lakukan.
• Gunakan Visualisasi
untuk meneroka data dan menyampaikan cerapan.

Kesimpulan

Menguasai Panda boleh meningkatkan keupayaan anda untuk memproses dan menganalisis data. Dengan mengikut langkah-langkah yang digariskan dalam panduan praktikal ini, anda boleh memuatkan, membersihkan, mengubah, memodelkan dan memvisualisasikan data dengan cekap, mengekstrak cerapan berharga daripada data anda dan membuat keputusan yang lebih baik. Menguasai Panda akan memberikan anda asas yang kukuh untuk bekerja dalam sains data dan analitik dalam pelbagai bidang. 🎜

Atas ialah kandungan terperinci Latihan praktikal Python Pandas, panduan pemprosesan data dari teori ke amalan!. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!