Pythonでのデータ分析にPandasを使用する方法は？

Pythonでのデータ分析にPandasを使用する方法

Pandasは、Numpyの上に構築された強力なPythonライブラリであり、高性能で使いやすいデータ構造とデータ分析ツールを提供します。これは、Pythonの多くのデータサイエンスワークフローの基礎です。データ分析にPandasを効果的に使用するには、通常、次の手順に従います。そうでない場合は、端末またはコマンドプロンプトを開き、を入力します。 as pd パーツは、簡単に入力するための名前を短縮するための一般的な慣習です。

データの摂取：パンダは、さまざまなソースからのデータの読み取りに優れています。一般的な関数には以下が含まれます：

• pd.read_csv（ 'file.csv'）：csv file。
• pd.read_excel（ 'file.xlsx'）：excels from and exherファイル。
• pd.read_json（ 'file.json'）：jsonファイルからデータを読み取ります。
• pd.read_sql（ 'query'、connection）：SQLデータベースからのデータを読み取ります。辞書、リストのリスト、またはnumpy配列。これは、ゼロからデータフレームを作成したり、既存のデータ構造を操作したりするのに役立ちます。
• .info（）：データ型や非ヌル値を含むデータフレームの要約を提供します。データフレームの寸法（行、列）。データフレームから直接プロットを作成するためのMatplotlibとSeaborn。データ操作のための最も一般的なPandas関数？

  Pandasは、データ操作のための豊富な機能セットを提供します。最も頻繁に使用されるものの一部は次のとおりです。

  • 選択とインデックス作成：

    • [] ：列ラベルまたはブールインデックスを使用した基本選択。 df ['column_name'] 単一の列を選択します。 df [boolean_condition] 条件に基づいて行を選択します。
    • ：ラベルベースのインデックス作成ラベルで行と列を選択できます。 <code> df.loc [row_label、column_label]
    • ：整数ベースのインデックス。整数位置で行と列を選択できます。 <code> df.iloc [row_index、column_index]

  • データクリーニング：

    • dropna（）：欠落している値を持つ列を削除します。 （例、平均、中央値）。
    • .replace（）：値を他の値に置き換えます。列。列。集約：
      • .sum（）、 .mean（）、 .max（）、 .min（）、 .count（）、 .std統計。欠落データ（<code> dropna（））で行を削除するか、適切な値（ .fillna（） - 平均、中央値、モード、または定数）を埋めるか、より洗練された補完技術を使用するか、またはより洗練された補完技術を使用するかどうかを決定します（例えば、Scikit-LearnのIputersの使用）。 .astype（）を使用して、データ型（たとえば、文字列、数字、日付の日付）を変換します。誤ったデータ型は分析を妨げる可能性があります。
      • 外れ値の検出と取り扱い：ボックスプロット、散布プロット、または統計的方法（IQRなど）を使用して外れ値を特定します。それらを削除するか、それらを変換するか（例えば、ログ変換）、またはそれらをキャップするかを決定します。
      • データ変換：必要に応じて数値機能を標準化または正規化します（または<code> minmaxscaler scikit-learnから標準化します）。これは、多くの機械学習アルゴリズムにとって重要です。
      • データ延長： .drop_duplicates（）これには、列の組み合わせ、比率の作成、または文字列からの情報の抽出が含まれる場合があります。
      データの一貫性：データ表現の一貫性を確保します（例えば、日付形式の標準化、カテゴリ変数の矛盾を標準化します）。データ。 Pandasは、より簡潔で効率的なコードのために複数の操作を一緒にチェーンすることを許可します。
    • ベクトル化された操作の使用：可能な限り明示的なループを避けます。 Pandasは、非常に高速なベクトル化された操作に最適化されています。
    • メモリ管理：非常に大きなデータセットの場合は、 chunksize code> pd.read_csv（）のような技術を使用することを検討してください。計算。
    • プロファイリング：プロファイリングツールを使用して、コード内のボトルネックを識別します。これにより、パフォーマンスの最適化に役立ちます。
    • ドキュメント：データのクリーニングと変換の手順を説明するために、コードに明確で簡潔なコメントを書きます。
    • バージョンコントロール：コードとデータの変更を追跡するためにGITまたは同様のバージョン制御システムを使用します。結果。
    • コードのモジュール化：大きなタスクをより小さな再利用可能な機能に分解します。
    • パンダの組み込み関数を探索します。パンダは非常に機能が豊富であり、組み込み関数を使用することはより効率的で保守可能です。

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