Python Pandas 資料處理大師養成記,開啟你的資料探索之旅!
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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Oracle 中的 SUM 用於計算非空數值的總和,而 COUNT 則計入所有資料類型的非空值數量,包括重複值。

SQL SUM 函數透過將一組數字相加來計算它們的總和。其運算過程包括:1. 識別輸入值;2. 循環輸入值並將其轉換為數字;3. 對每個數字進行加法,累積一個總和;4. 傳回總和結果。

SQL 中的聚合函數用於計算並傳回一組行的單一值。常見的聚合函數包括:數值聚合函數:COUNT()、SUM()、AVG()、MIN()、MAX()行集合聚合函數:GROUP_CONCAT()、FIRST()、LAST()統計聚合函數:STDDEV ()、VARIANCE()選用聚合函數:COUNT(DISTINCT)、TOP(N)

SQL中的SUM()函數用來計算數字列的總和。它可以根據指定列、篩選條件、別名、分組和聚合多個列來計算總和,但僅處理數字值,忽略NULL值。

Oracle 中 COUNT 函數用於統計指定列或表達式中的非空值,語法為 COUNT(DISTINCT <column_name>) 或 COUNT(*),分別計算唯一值和所有非空值的個數。

若要使用 Matplotlib 在 Python 中產生圖表,請遵循下列步驟:安裝 Matplotlib 函式庫。導入 Matplotlib 並使用 plt.plot() 函數產生圖表。自訂圖表,設定標題、標籤、網格、顏色和標記。使用 plt.savefig() 函數將圖表儲存到檔案。

MySQL 的 AVG() 函數用於計算數字值的平均值。它支援多種用法,包括:計算所有銷售產品的平均數量:SELECT AVG(quantity_sold) FROM sales;計算價格的平均值:AVG(price);計算銷售額的平均值:AVG(quantity_sold * price)。 AVG() 函數忽略 NULL 值,使用 IFNULL() 可計算非空值的平均值。
