JavaScript 已成为最通用的编程语言之一，借助 Danfo.js 等库，它对于数据科学任务来说更加强大。如果您不熟悉 JavaScript 中的数据操作，本指南将向您介绍 Danfo.js 并帮助您开始高效处理数据。
Danfo.js 是一个基于 JavaScript 构建的强大库，使用户能够执行数据操作和分析，类似于 Python 的 Pandas 库的功能。它旨在与 DataFrame 和 Series 一起使用，这两种主要数据结构允许您以表格格式管理数据。如果您以前使用过电子表格或数据库，您会发现这些概念很熟悉。
用于数据科学的 JavaScript： 如果您已经熟悉 JavaScript 但想深入研究数据操作，Danfo.js 是一个出色的工具。它将 JavaScript 的强大功能与数据分析的灵活性结合在一起。
易于学习：如果您是初学者，Danfo.js 很容易上手，特别是如果您熟悉 JavaScript。它允许您轻松执行过滤、分组和转换数据等任务。
与 Web 应用程序集成： Danfo.js 允许您无缝地处理 Web 应用程序中的数据。您可以从 API 获取数据或直接在浏览器中处理本地数据集。
要开始使用 Danfo.js，您需要安装它。您可以在项目目录中使用 npm（节点包管理器）安装 Danfo.js。
npm install danfojs-node
要在浏览器中工作，您可以包含来自 CDN 的 Danfo.js：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@0.5.0/dist/index.min.js"></script>
DataFrame 是一种二维、大小可变且可能异构的表格数据结构。它类似于数据库中的表格或 Excel 工作表。
这是在 Danfo.js 中创建 DataFrame 的基本示例：
const dfd = require("danfojs-node"); const data = {
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"Age": [25, 30, 35],
"Country": ["USA", "UK", "Canada"]
}; const df = new dfd.DataFrame(data);
df.print();
这将输出：
Name Age Country 0 Alice 25 USA 1 Bob 30 UK 2 Charlie 35 Canada
以下是您将使用 Danfo.js 执行的一些最常见的数据操作任务：
您可以从 DataFrame 中选择特定列，如下所示：
const ageColumn = df["Age"]; ageColumn.print();
根据条件过滤行：
const adults = df.query(df['Age'].gt(30)); // Filters rows where age > 30 adults.print();
您可以根据现有列轻松添加新列：
df.addColumn("IsAdult", df["Age"].gt(18)); // Adds a column based on age
df.print();
Danfo.js 提供了各种处理缺失值的函数：
npm install danfojs-node
Danfo.js 中的 Series 是一个一维类似数组的对象。它可以被认为是 DataFrame 的单个列。
以下是创建和操作系列的方法：
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/danfojs@0.5.0/dist/index.min.js"></script>
您还可以对Series进行操作：
const dfd = require("danfojs-node"); const data = {
"Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
"Age": [25, 30, 35],
"Country": ["USA", "UK", "Canada"]
}; const df = new dfd.DataFrame(data);
df.print();
虽然 Danfo.js 本身并不专注于可视化，但您可以轻松地将其与 Plotly 或 Chart.js 等库集成以可视化您的数据。在 Danfo.js 中处理数据后，您可以将其传递到可视化库以生成图表和图形。
可视化的类型取决于数据的类型和您想要传达的消息。以下是不同类型数据的一些常见可视化效果：
用例：比较不同的类别或组。
何时使用：当您有分类数据并且想要比较不同类别的值时。
Name Age Country 0 Alice 25 USA 1 Bob 30 UK 2 Charlie 35 Canada
用例：可视化随时间或连续数据变化的趋势。
何时使用：显示值如何随时间（时间序列数据）或连续数据变化。
const ageColumn = df["Age"]; ageColumn.print();
用例：显示整体的比例。
何时使用：当您想要展示各个部分如何构成整体或比较类别的相对比例时。
const adults = df.query(df['Age'].gt(30)); // Filters rows where age > 30 adults.print();
**用例：**显示两个连续变量之间的关系。
何时使用：可视化两个数值变量之间的相关性或关系。
df.addColumn("IsAdult", df["Age"].gt(18)); // Adds a column based on age
df.print();
用例：可视化矩阵数据或二维值的强度。
**何时使用：**显示强度变化的数据模式，例如相关矩阵或地理热图。
df.fillna(0, {inplace: true}); // Replace NaN values with 0
用例：了解数据集的分布。
何时使用：当您想要可视化数据分布时，包括中位数、四分位数和潜在异常值。
const ageSeries = new dfd.Series([25, 30, 35]); ageSeries.print();
总而言之，danfo.js 是一个功能强大的库，它为 JavaScript 带来了数据操作和分析的功能，对于那些已经熟悉 JavaScript 并想要深入研究数据科学任务的人来说，它是一个理想的选择。
以上是Danfo js — Pandas 的替代品的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
