如何在Python中使用PANDA进行数据分析？

如何在Python中使用PANDA进行数据分析？

pandas是一个强大的python库，构建在Numpy之上，提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。这是Python许多数据科学工作流的基石。要有效地使用熊猫进行数据分析，您通常会按照以下步骤操作：

1. 安装：确保安装熊猫。如果不是，请打开终端或命令提示符，然后键入 pip install pandas 。
3. 导入pandas：通过导入库来开始您的python脚本：导入pandas作为pd 。 作为PD 零件是缩短名称以更容易键入的常见约定。

4. 数据摄入： pandas擅长从各种来源阅读数据。常见功能包括：

   • pd.read_csv（'file.csv'）：从CSV文件中读取数据。
   • <code> pd.read_excel（'file.xlsx'）文件。
   • pd.read_json（'file.json'）：从JSON文件中读取数据。
   • <code> pd.read_sql（'query'，cool'，connection'，connection>：从sql数据库读取数据字典，列表列表或numpy数组。这对于创建从划痕或操纵现有数据结构的数据范围很有用。

5. 数据探索：加载数据后，使用诸如：

   • .head> .head（）：显示前几个pare
   od 。很少的行。
6. .info（）：提供数据框架的摘要，包括数据类型和非零值。
8. .describe（）：生成描述性统计信息（count，count，count，count，sat，min，max等），以获取数值列。 （行，列）。 Matplotlib和Seaborn直接从您的数据框架中创建地块。
9. 数据输出：最后，您可以使用 .to_csv（）， .to_excel（excelccel（）用于数据操作的PANDAS功能？ <p> pandas提供了丰富的数据操作功能。以下是一些最常使用的：</p> <ul> <li> <p> <prong>选择和索引： </prong></p> <ul> <ul> <li> </li> <li> <code> [] []
：使用列标签或boolean索引的基本选择。 df ['column_name'] 选择一个列； df [boolean_condition] 根据条件选择行。
10. .loc [] ：基于标签的索引。允许通过标签选择行和列。 df.loc [row_label，column_label]
12. .iloc [] ：基于整数的索引。允许通过其整数位置选择行和列。 df.iloc [row_index，column_index]

14. 数据清洁：

    • .dropna（） ：删除具有缺失值的行或列的列表。或方法（例如，平均值，中位数）。
    • .replace（）：用其他值替换值。

16. 数据转换：

    • <code> .apply（.apply（）列。
    • .groupby（）：基于一个或多个集合或其他操作的列分组数据。
    • .pivot_table（）：创建一个用于汇总数据的Pivot表。列。
    • .merge（）：基于常见列加入数据框。
    • .concat（）聚合： <ul> <li> <code> .sum（）， .mean（）， .max（.max（）， .min（code> .min（）统计数据。

我如何使用pandas有效清洁并准备数据？

用熊猫用熊猫进行有效的数据清洁和准备，涉及系统的方法：

24. 使用缺失值：使用。确定是否使用缺少数据（<code> .dropna（））删除行，用合适的值（ .fillna（） - 均值，中间，模式或常数）或使用更复杂的插入技术（例如，使用Scikit-liearn's Puncuters）。使用 .astype（）将数据类型转换为数据类型（例如，字符串为数字，日期为DateTime对象）。不正确的数据类型可以阻碍分析。
25. 外部检测和处理：使用框图，散点图或统计方法（例如，IQR）识别异常值。确定是否删除它们，将它们转换为（例如，日志转换）或限制。
26. 数据转换：如有必要（必要）标准化或标准化数值（使用标准标准或 Minmaxscaler 来自Scikit-Learn的）。这对于许多机器学习算法至关重要。
27. 数据删除：使用 .drop_duplicates（）。。
29. 特征工程：在现有的功能中创建新功能，如果他们可以提高现有功能，则可以提高分析或模型性能。 。这可能涉及将列组合，创建比率或从字符串中提取信息。
30. 数据一致性：确保数据表示的一致性（例如，标准化日期格式，地址为分类变量中的不一致）。
33. 使用常规表达式：
data.

What are some best practices for using Pandas to improve data analysis workflow?

To improve your Pandas workflow, consider these best practices:

1. Use Meaningful Variable Names: Choose clear and descriptive names for DataFrames and columns to enhance readability.
2. Chain Operations: Pandas允许将多个操作链接在一起以获得更简洁，更有效的代码。
3. 使用矢量化操作：在可能的情况下避免明确循环。 PANDAS已针对矢量化操作进行了优化，这些操作的速度明显更快。
4. 内存管理：对于非常大的数据集，请考虑使用 chunksize in pd.read_read_read_csv（）中的<code> chunksize pd._read_read_ccsv（）计算。
5. 分析：使用分析工具识别代码中的瓶颈。这有助于优化性能。
6. 文档：在代码中写出清晰而简洁的注释，以解释您的数据清洁和转换步骤。
9. 版本控制：使用git或类似的版本控制系统来跟踪代码和数据的更改。结果。
10. 模块化代码：将大型任务分解为较小的可重复使用功能。
12. 探索Pandas的内置功能：在编写自定义功能之前，检查Pandas是否已经提供了完成任务的功能。熊猫的特征非常丰富，使用内置功能通常更有效，可维护。

以上是如何在Python中使用PANDA进行数据分析？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！