Python資料分析：從資料中提取價值

背景 數據已滲透到我們生活的各個層面，從智慧感測器到龐大數據庫。從這些數據中提取有用資訊已變得至關避要，以幫助我們制定明智的決策、提升營運效率和創造創新洞察。使用諸如 pandas、NumPy 等函式庫的程式語言（如：python）扮演著關鍵的角色。

資料擷取基礎 資料提取的第一步是將資料從資料來源載入到儲存結構中。 Pandas 的 read_csv() 方法允許從 CSV 檔案載入數據，而 read_sql() 方法用於從連接的資料庫中取得資料。載入的資料隨後可以進行清理和轉換，以使其適合進一步的探索和建模。

資料探索 一旦資料載入完畢，就可以使用 Pandas 的資料框和資料結構來探索資料。 .info() 方法提供了資料類型的、缺失值和記憶體使用量之類的資訊。 .head() 方法用於預覽資料前幾行，而 .tail() 方法則展示資料末尾行。

資料清洗 資料清洗是去除不正確的、遺失或重複條來優化資料品質的基本但重要的部分。例如，使用 .dropna() 方法可以丟棄帶有缺失值的行，而 .drop_duplicates() 方法可以只選擇唯一行。

資料轉換 資料轉換涉及將資料從一種結構轉換到另一種結構以用於建模。 Pandas 的資料框提供方​​法來重塑數據，如 .stack() 用於從寬表轉換為長表，而 .unstack() 用於逆轉該轉換。

資料聚合 資料聚合將多個觀測值的值總結為單一值。 Pandas 的 .groupby() 方法用於基於指定分組鍵將資料分組，而 .agg() 方法用於計算每一組的總和統計資料（如：平均值、中位數、標準差）

資料視覺化 資料視覺化是將複雜的資料轉換為圖形表示形式，使其易於解釋和溝通。 Matplot 函式庫提供了用於產生長條圖、直方圖、散點圖和折線圖的內建方法。

機器語言 機器語言模型，如 Scikit-Learn 中的決策樹和分類器，可以用於從資料中獲取知識。它們可以幫助分類、迴歸和聚類資料。訓練的模型隨後可以用於對新資料的進行推理和進行真實的決策。

案例研究：零售商店資料

考慮一家零售商店的銷售數據，包含交易日期、時間、商品類別、銷售和商店編號。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pyplot
import seaborn as sns

# 加载数据
data = data.read_csv("store_data.csv")

# 探索
print(data.info())
print(data.head())

# 数据清洗
data.dropna(inplace=True)

# 转换
# 将商店编号设置为行标签
data.set_index("store_no", inplace=True)

# 聚合
# 按商店分组并计算每组的每月总销售额
monthly_totals = data.groupby("month").resample("M").sum()

# 数据可视化
# 生成每月总销售额的折线图
pyplot.figure(figxize=(10,6))
monthly_totals.plot(kind="line")

結論

使用Python進行資料擷取是各種產業和職能中一個必備技能。遵循本文概述的最佳，資料科學家、資料工程師和業務專業人員可以從其資料中提取有用信息，推動明智的決策和卓越的營運。

以上是Python資料分析：從資料中提取價值的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！