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Python Pandas 資料處理大師養成記,開啟你的資料探索之旅!

Mar 20, 2024 pm 06:00 PM
視覺化數據 聚合函數 引言

Python Pandas 数据处理大师养成记,开启你的数据探索之旅!

資料在現代世界無所不在,而有效地處理和分析這些資料至關重要。 python pandas 是一個強大的工具,可以幫助資料專業人士有效率地進行資料處理和探索。

基礎知識

  • 安裝 Pandas:使用 pip 或 conda 安裝 Pandas 函式庫。
  • 導入 Pandas:import pandas as pd
  • 建立 DataFrame:使用 pd.DataFrame() 建立 DataFrame,它包含行和列。
  • 資料類型:Pandas 支援多種資料類型,包括整數、浮點數和字串

資料載入與處理

  • #載入資料:使用pd.read_csv()、pd.read_excel() 或pd.read_sql() 從CSV、Excel 或資料庫載入資料。
  • 處理缺失值:使用 pd.fillna()、pd.dropna() 或 pd.interpolate() 處理缺失值。
  • 處理重複值:使用 pd.duplicated() 和 pd.drop_duplicates() 刪除或標記重複值。
  • 過濾資料:使用 pd.query() 或 pd.loc[] 根據特定條件過濾資料。

資料聚合與運算

  • #聚合函數:使用 pd.sum()、pd.mean() 和 pd.std() 對資料執行聚合操作。
  • 分組:使用 pd.groupby() 根據特定欄位對資料進行分組。
  • 合併與連接:使用 pd.merge() 或 pd.concat() 合併或連接多個 DataFrame。
  • 透視表:使用 pd.pivot_table() 建立透視表,總結資料並顯示交叉表。

資料視覺化

  • #Matplotlib 和 Seaborn:使用 Matplotlib 和 Seaborn 函式庫建立圖表和視覺化
  • 系列圖:繪製直方圖、折線圖和散佈圖來視覺化單一系列。
  • DataFrame 圖:建立熱圖、箱線圖和散佈圖矩陣來視覺化多個變數之間的關係。

高階主題

  • 資料清理:使用正規表示式、字串方法和 NumPy 函數清理資料。
  • 時間序列分析:使用 pd.to_datetime() 和 pd.Timedelta() 處理時間戳資料。
  • 資料科學工具箱:整合其他資料科學函式庫,如 Scikit-Learn、XGBoost 和 Tensorflow

總結

掌握 Python Pandas 是成為資料處理大師的關鍵工具。透過理解基礎知識、載入和處理數據、執行聚合和操作、視覺化數據以及探索高級主題,你可以有效地處理和探索數據,從而做出明智的業務決策。

以上是Python Pandas 資料處理大師養成記,開啟你的資料探索之旅!的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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