Python Pandas 实战演练，数据处理小白的快速进阶！

开发运维 2024-03-21 LOVEHL^ˇ^ 手机阅读

python pandas 实战演练，数据处理小白的快速进阶！

  • 使用 read_csv() 读取 CSV 文件：df = pd.read_csv("data.csv")
  • 处理缺失值：
    • 移除缺失值：df = df.dropna()
    • 填充缺失值：df["column_name"].fillna(value)
  • 转换数据类型：df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
  • 排序和分组：

    • 排序：df.sort_values(by="column_name")
    • 分组：groupby_object = df.groupby(by="column_name")

    • 二、数据分析

  • 统计
    • describe()：查看数据的基本统计信息
    • mean()：计算平均值
    • std()：计算标准差
  • 绘制图表：

    • plot()：生成各种图表类型，如折线图、散点图
    • bar()：生成条形图
    • pie()：生成饼图
  • 数据聚合：
    • agg()：在分组数据上应用聚合函数
    • pivot_table()：创建交叉表格，用于汇总和分析数据

    • 三、数据操作

  • 索引和切片：

    • loc[index_values]：按索引值获取数据
    • iloc[index_values]：按索引位置获取数据
    • query()：按条件过滤数据
  • 数据操作：
    • append()：将数据追加到 DataFrame
    • merge()：将两个或多个 DataFrame 合并
    • concat()：将多个 DataFrame 连接在一起
  • 数据转换：
    • apply()：逐行或逐列应用函数
    • lambda()：创建匿名函数来转换数据

    • 四、高级技巧

  • 自定义函数：创建和使用自定义函数以扩展 pandas 的功能
  • 矢量化操作：使用 NumPy 的矢量化函数以提高效率
  • 数据清理：
    • str.strip()：移除字符串中的空白字符
    • str.replace()：替换字符串中的字符或正则表达式
    • str.lower()：将字符串转换为小写

    • 五、案例应用

  • 分析客户数据：了解客户行为、购买模式和趋势
  • 处理金融数据：计算财务指标、分析股票表现
  • 探索科学数据：处理传感器数据、分析实验结果

    • 以上就是Python Pandas 实战演练，数据处理小白的快速进阶！的详细内容，更多请关注每日运维网(www.mryunwei.com)其它相关文章！