日韩成人免费在线_国产成人一二_精品国产免费人成电影在线观..._日本一区二区三区久久久久久久久不

當前位置:首頁 > 科技  > 軟件

Python數據分析庫 Pandas,數據處理與分析的得力助手!

來源: 責編: 時間:2023-11-21 09:37:57 225觀看
導讀Python的Pandas庫(Python Data Analysis Library)是數據科學家和分析師的得力助手,它提供了強大的數據處理和分析工具,使得數據的導入、清洗、轉換和分析變得更加高效和便捷。本文將深入介紹Pandas庫的各種功能和用法,包括

BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

Python的Pandas庫(Python Data Analysis Library)是數據科學家和分析師的得力助手,它提供了強大的數據處理和分析工具,使得數據的導入、清洗、轉換和分析變得更加高效和便捷。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

本文將深入介紹Pandas庫的各種功能和用法,包括DataFrame和Series的基本操作、數據清洗、數據分析和可視化等方面。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

一、Pandas簡介

Pandas是Python中最流行的數據分析庫之一,由Wes McKinney于2008年創建。它的名稱來源于"Panel Data"(面板數據)的縮寫。Pandas的主要數據結構包括DataFrame和Series:BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

  • DataFrame:類似于電子表格或SQL表格,是二維的數據結構,具有行和列。每一列可以包含不同類型的數據(整數、浮點數、字符串等)。
  • Series:是一維的數據結構,類似于數組或列表,但具有標簽,可以通過標簽進行索引。

Pandas的特點包括:BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

  • 數據對齊:Pandas可以自動對齊不同索引的數據,使得數據操作更加方便。
  • 處理缺失值:Pandas提供了強大的工具來處理缺失值,包括刪除、填充等操作。
  • 強大的數據分析功能:Pandas支持各種數據分析和統計計算,如平均值、中位數、標準差等。
  • 靈活的數據導入和導出:Pandas可以讀取和寫入多種數據格式,包括CSV、Excel、SQL數據庫、JSON等。
  • 數據清洗和轉換:Pandas提供了豐富的數據清洗和轉換函數,用于數據的預處理和整理。

接下來,我們將深入探討Pandas庫的各個方面。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

二、Pandas基本操作

1、安裝和導入Pandas

首先,確保已經安裝了Pandas庫。如果沒有安裝,可以使用以下命令安裝:BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

pip install pandas

安裝完成后,可以將Pandas導入到Python中:BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

import pandas as pd

2、創建DataFrame

創建DataFrame是數據分析的第一步。可以使用多種方式創建DataFrame,包括從字典、CSV文件、Excel文件、SQL數據庫等。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(1)從字典創建DataFrame

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],        'Age': [25, 30, 35]}df = pd.DataFrame(data)print(df)

這將創建一個包含姓名和年齡的DataFrame,每一列都是一個Series對象。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(2)從CSV文件導入DataFrame

df = pd.read_csv('data.csv')

上述代碼將從名為'data.csv'的CSV文件中導入數據,并將其存儲為DataFrame對象。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

3、查看和處理數據

一旦你有了DataFrame,可以開始查看和處理數據。以下是一些常用的操作:BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(1)查看前幾行數據

print(df.head())  # 默認顯示前5行數據

(2)查看數據的基本信息

print(df.info())  # 顯示數據的基本信息,包括列名、數據類型、非空值數量等

(3)查看統計摘要

print(df.describe())  # 顯示數據的統計摘要,包括均值、標準差、最小值、最大值等

(4)選擇列

ages = df['Age']  # 選擇名為'Age'的列,返回一個Series對象

(5)選擇行

row = df.loc[0]  # 選擇第一行,返回一個Series對象

(6)條件篩選

young_people = df[df['Age'] < 30]  # 篩選年齡小于30歲的行

4、數據清洗

數據清洗是數據分析的重要步驟,包括處理缺失值、重復項和異常值等。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(1)處理缺失值

# 刪除包含缺失值的行df.dropna()# 用指定值填充缺失值df.fillna(0)

(2)處理重復項

df.drop_duplicates()  # 刪除重復行

(3)處理異常值

# 選擇年齡在0到100之間的行df[(df['Age'] >= 0) & (df['Age'] <= 100)]

三、數據分析與統計

Pandas提供了豐富的數據分析和統計計算功能,可以輕松進行數據探索和分析。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

1、數據統計

(1)計算平均值

average_age = df['Age'].mean()

(2)計算中位數

median_age = df['Age'].median()

(3)計算標準差

std_age = df['Age'].std()

2、數據分組

(1)分組統計

# 按照性別分組,并計算每組的平均年齡gender_group = df.groupby('Gender')average_age_by_gender = gender_group['Age'].mean()

(2)透視表

# 創建透視表,計算每個性別和職業組合的平均工資pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Gender', columns='Occupation', aggfunc=np.mean)

3、數據可視化

Pandas可以與Matplotlib、Seaborn等可視化庫結合使用,進行數據可視化。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(1)繪制折線圖

import matplotlib.pyplot as plt# 繪制年齡折線圖plt.plot(df['Age'])plt.xlabel('樣本編號')plt.ylabel('年齡')plt.title('年齡分布')plt.show()

(2)繪制直方圖

# 繪制年齡直方圖plt.hist(df['Age'], bins=10)plt.xlabel('年齡')plt.ylabel('樣本數量')plt.title('年齡分布直方圖')plt.show()

(3)繪制箱線圖

import seaborn as sns# 繪制年齡的箱線圖sns.boxplot(x='Age', data=df)plt.title('年齡分布箱線圖')plt.show()

四、數據處理的高級技巧

1. 數據合并與連接

Pandas可以用于合并和連接多個數據集,常見的方法包括concat、merge和join等。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(1)使用concat合并

# 沿行方向合并兩個DataFramecombined_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)# 沿列方向合并兩個DataFramecombined_df = pd.concat([df1, df2], axis=1)

(2)使用merge連接

# 使用共同的列連接兩個DataFramemerged_df = pd.merge(df1, df2, on='ID', how='inner')

2、數據重塑

Pandas提供了多種方法來重塑數據,包括pivot、melt和stack/unstack等。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(1)使用pivot進行數據透視

# 創建透視表,計算每個性別和職業組合的平均工資pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Salary', index='Gender', columns='Occupation', aggfunc=np.mean)

(2)使用melt進行數據融合

# 將寬格式數據轉換為長格式數據melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Math', 'Physics', 'Chemistry'], var_name='Subject', value_name='Score')

3、時間序列分析

Pandas對時間序列數據的處理也非常強大,可以解析時間戳、進行時間重采樣、計算滾動統計等。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

(1)解析時間戳

df['Timestamp'] = pd.to_datetime(df['Timestamp'])

(2)時間重采樣

# 將時間序列數據按周重采樣,并計算每周的平均值weekly_mean = df.resample('W', on='Timestamp').mean()

總結

Pandas是Python中不可或缺的數據分析工具,提供了豐富的數據處理、清洗、分析和可視化功能,使得數據科學家和分析師能夠更輕松地探索和理解數據。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

現在,Pandas仍然在不斷發展,將會引入更多的功能和性能優化,以滿足不斷增長的數據分析需求,掌握Pandas都是提高數據處理效率的重要一步。BMn28資訊網——每日最新資訊28at.com

本文鏈接:http://www.www897cc.com/showinfo-26-31990-0.htmlPython數據分析庫 Pandas,數據處理與分析的得力助手!

聲明:本網頁內容旨在傳播知識,若有侵權等問題請及時與本網聯系,我們將在第一時間刪除處理。郵件:2376512515@qq.com

上一篇: 面試官:如何實現微服務全鏈路灰度發布?

下一篇: Astro,這個前端框架有點不一樣!

標簽:
  • 熱門焦點
  • 一加Ace2 Pro真機揭曉 鈦空灰配色質感拉滿

    終于,在經過了幾波預熱之后,一加Ace2 Pro的外觀真機圖在網上出現了。還是博主數碼閑聊站曝光的,這次的外觀設計還是延續了一加11的方案,只是細節上有了調整,例如新加入了鈦空灰
  • 7月安卓手機性能榜:紅魔8S Pro再奪榜首

    7月份的手機市場風平浪靜,除了紅魔和努比亞帶來了兩款搭載驍龍8Gen2領先版處理器的新機之外,別的也想不到有什么新品了,這也正常,通常6月7月都是手機廠商修整的時間,進入8月份之
  • JavaScript學習 -AES加密算法

    引言在當今數字化時代,前端應用程序扮演著重要角色,用戶的敏感數據經常在前端進行加密和解密操作。然而,這樣的操作在網絡傳輸和存儲中可能會受到惡意攻擊的威脅。為了確保數據
  • 破圈是B站頭上的緊箍咒

    來源 | 光子星球撰文 | 吳坤諺編輯 | 吳先之每年的暑期檔都少不了瞄準追劇女孩們的古偶劇集,2021年有優酷的《山河令》,2022年有愛奇藝的《蒼蘭訣》,今年卻輪到小破站抓住了追
  • 阿里大調整

    來源:產品劉有媒體報道稱,近期淘寶天貓集團啟動了近年來最大的人力制度改革,涉及員工績效、層級體系等多個核心事項,目前已形成一個初步的&ldquo;征求意見版&rdquo;:1、取消P序列
  • 機構稱Q2國內智能手機銷量同比下滑4% vivo份額重回第1

    7月29日消息,根據市場調查機構Counterpoint Research公布的最新報告,2023年第2季度中國智能手機銷量同比下降4%,創新自2014年以來第2季度銷量新低。報
  • 三星顯示已開始為AR設備研發硅基LED微顯示屏

    7月18日消息,據外媒報道,隨著蘋果首款頭顯產品Vision Pro在6月份正式推出,AR/VR/MR等頭顯產品也就將成為各大公司下一個重要的競爭領域,對顯示屏這一關
  • 機構稱Q2全球智能手機出貨量同比下滑11% 蘋果份額依舊第2

    7月20日消息,據外媒報道,研究機構的報告顯示,由于需求下滑,今年二季度全球智能手機的出貨量,同比下滑了11%,三星、蘋果等主要廠商的銷量,較去年同期均有下
  • 世界人工智能大會國際日開幕式活動在世博展覽館開啟

    30日上午,世界人工智能大會國際日開幕式活動在世博展覽館開啟,聚集國際城市代表、重量級院士專家、國際創新企業代表,共同打造人工智能交流平臺。上海市副市
Top 主站蜘蛛池模板: 三门峡市| 泰顺县| 游戏| 台中县| 三河市| 德兴市| 承德市| 元江| 西城区| 库车县| 枣庄市| 桃园县| 共和县| 通河县| 广东省| 丰城市| 德江县| 峨眉山市| 兰西县| 通榆县| 凌源市| 余庆县| 嵊州市| 宜宾县| 高雄县| 新昌县| 新密市| 喀喇沁旗| 同仁县| 芜湖市| 黔西县| 五指山市| 蛟河市| 修文县| 蒲城县| 白山市| 鄂托克旗| 治县。| 马鞍山市| 胶州市| 义乌市|