Bagaimana cara menggunakan panda untuk analisis data dalam python?

Artikel ini menerangkan menggunakan panda untuk analisis data dalam Python. Ia meliputi pengambilan data, penerokaan, manipulasi, pembersihan, dan visualisasi menggunakan fungsi panda. Amalan terbaik untuk aliran kerja yang cekap juga dibincangkan.

Bagaimana cara menggunakan panda untuk analisis data dalam python?

Pandas adalah perpustakaan Python yang kuat yang dibina di atas Numpy, menyediakan struktur data yang berprestasi tinggi, mudah digunakan dan alat analisis data. Ia adalah asas kepada banyak aliran kerja sains data di Python. Untuk menggunakan panda untuk analisis data secara berkesan, anda biasanya akan mengikuti langkah -langkah ini:

1. Pemasangan: Pastikan panda dipasang. Jika tidak, buka terminal anda atau command prompt dan taipkan pip install pandas .
2. Import Pandas: Mulakan skrip Python anda dengan mengimport perpustakaan: import pandas as pd . Bahagian as pd sebagai konvensyen biasa untuk memendekkan nama untuk menaip lebih mudah.

3. Pengingesan Data: Pandas cemerlang dalam membaca data dari pelbagai sumber. Fungsi biasa termasuk:

   • pd.read_csv('file.csv') : Membaca data dari fail CSV.
   • pd.read_excel('file.xlsx') : Membaca data dari fail Excel.
   • pd.read_json('file.json') : Membaca data dari fail JSON.
   • pd.read_sql('query', connection) : Membaca data dari pangkalan data SQL.
   • pd.DataFrame(data) : Mewujudkan DataFrame dari Kamus, Senarai Senarai, atau Array Numpy. Ini berguna untuk membuat dataFrame dari awal atau memanipulasi struktur data sedia ada.

4. Eksplorasi Data: Setelah memuatkan data anda, terokai menggunakan fungsi seperti:

   • .head() : Memaparkan beberapa baris pertama.
   • .tail() : Memaparkan beberapa baris terakhir.
   • .info() : Menyediakan ringkasan data data, termasuk jenis data dan nilai non-null.
   • .describe() : Menjana statistik deskriptif (kiraan, min, std, min, max, dll) untuk lajur berangka.
   • .shape : Mengembalikan dimensi (baris, lajur) dari data.
5. Manipulasi dan Analisis Data: Ini adalah di mana kuasa sebenar Pandas masuk. Anda akan menggunakan pelbagai fungsi (terperinci dalam bahagian seterusnya) untuk membersihkan, mengubah, dan menganalisis data anda.
6. Visualisasi Data (Pilihan): Pandas mengintegrasikan dengan baik dengan perpustakaan visualisasi seperti Matplotlib dan Seaborn untuk membuat plot secara langsung dari DataFrame anda.
7. Output data: Akhirnya, anda boleh menyimpan data yang diproses anda ke pelbagai format menggunakan fungsi seperti .to_csv() , .to_excel() , .to_json() , dan sebagainya.

Apakah fungsi Pandas yang paling biasa untuk manipulasi data?

Pandas menawarkan satu set fungsi yang kaya untuk manipulasi data. Berikut adalah beberapa yang paling kerap digunakan:

• Pemilihan dan Pengindeksan:

  • [] : Pemilihan asas menggunakan label lajur atau pengindeksan boolean. df['column_name'] memilih lajur tunggal; df[boolean_condition] Memilih baris berdasarkan keadaan.
  • .loc[] : Pengindeksan berasaskan label. Membolehkan memilih baris dan lajur oleh label mereka. df.loc[row_label, column_label]
  • .iloc[] : Pengindeksan berasaskan integer. Membolehkan memilih baris dan lajur dengan kedudukan integer mereka. df.iloc[row_index, column_index]

• Pembersihan Data:

  • .dropna() : Mengeluarkan baris atau lajur dengan nilai yang hilang.
  • .fillna() : Mengisi nilai yang hilang dengan nilai atau kaedah tertentu (contohnya, min, median).
  • .replace() : Menggantikan nilai dengan nilai lain.

• Transformasi Data:

  • .apply() : Menggunakan fungsi untuk setiap elemen, baris, atau lajur.
  • .groupby() : Data kumpulan berdasarkan satu atau lebih lajur untuk pengagregatan atau operasi lain.
  • .pivot_table() : Mewujudkan jadual pivot untuk meringkaskan data.
  • .sort_values() : Susun DataFrame berdasarkan satu atau lebih lajur.
  • .merge() : Bergabung dengan DataFrames berdasarkan lajur biasa.
  • .concat() : Menggabungkan DataFrames secara menegak atau mendatar.

• Agregasi Data:

  • .sum() , .mean() , .max() , .min() , .count() , .std() , dan sebagainya: mengira statistik agregat.

Bagaimanakah saya dapat membersihkan dan menyediakan data dengan cekap menggunakan panda?

Pembersihan dan penyediaan data yang cekap dengan panda melibatkan pendekatan sistematik:

1. Mengendalikan nilai yang hilang: Kenal pasti nilai yang hilang menggunakan .isnull().sum() untuk melihat berapa banyak yang ada dalam setiap lajur. Tentukan sama ada untuk mengeluarkan baris dengan data yang hilang ( .dropna() ), isikannya dengan nilai yang sesuai ( .fillna() -min, median, mod, atau malar), atau menggunakan teknik imputasi yang lebih canggih (contohnya, menggunakan imputers Scikit-learn).
2. Penukaran Jenis Data: Pastikan lajur mempunyai jenis data yang betul. Gunakan .astype() untuk menukar jenis data (contohnya, rentetan kepada nombor, tarikh ke objek DateTime). Jenis data yang salah boleh menghalang analisis.
3. Pengesanan dan Pengendalian Outlier: Kenal pasti outlier menggunakan plot kotak, plot berselerak, atau kaedah statistik (misalnya, IQR). Tentukan sama ada untuk membuangnya, mengubahnya (misalnya, transformasi log), atau capnya.
4. Transformasi Data: Menyeragamkan atau menormalkan ciri berangka jika perlu (menggunakan StandardScaler atau MinMaxScaler dari scikit-learn). Ini penting untuk banyak algoritma pembelajaran mesin.
5. Deduplication Data: Keluarkan baris pendua menggunakan .drop_duplicates() .
6. Kejuruteraan Ciri: Buat ciri -ciri baru dari yang sedia ada jika mereka dapat meningkatkan analisis atau prestasi model anda. Ini mungkin melibatkan menggabungkan lajur, mewujudkan nisbah, atau mengekstrak maklumat dari rentetan.
7. Konsistensi data: Memastikan konsistensi dalam perwakilan data (misalnya, menyeragamkan format tarikh, alamat ketidakkonsistenan dalam pembolehubah kategori).
8. Ekspresi Biasa: Gunakan ungkapan biasa (dengan modul re ) untuk membersihkan dan mengekstrak maklumat dari data teks.

Apakah beberapa amalan terbaik untuk menggunakan panda untuk meningkatkan aliran kerja analisis data?

Untuk meningkatkan aliran kerja panda anda, pertimbangkan amalan terbaik ini:

1. Gunakan nama pembolehubah yang bermakna: Pilih nama yang jelas dan deskriptif untuk data dan lajur untuk meningkatkan kebolehbacaan.
2. Operasi Rantai: Pandas membolehkan berantai pelbagai operasi bersama -sama untuk kod yang lebih ringkas dan cekap.
3. Gunakan operasi vektor: Elakkan gelung eksplisit apabila mungkin. Pandas dioptimumkan untuk operasi vektor, yang jauh lebih cepat.
4. Pengurusan Memori: Untuk dataset yang sangat besar, pertimbangkan untuk menggunakan teknik seperti chunksize dalam pd.read_csv() untuk membaca data dalam ketulan yang lebih kecil, atau meneroka perpustakaan seperti Dask atau Vaex untuk pengiraan luar teras.
5. Profil: Gunakan alat profil untuk mengenal pasti kesesakan dalam kod anda. Ini membantu mengoptimumkan prestasi.
6. Dokumentasi: Tulis komen yang jelas dan ringkas dalam kod anda untuk menerangkan langkah pembersihan dan transformasi data anda.
7. Kawalan Versi: Gunakan Git atau sistem kawalan versi yang serupa untuk menjejaki perubahan pada kod dan data anda.
8. Ujian: Tulis ujian unit untuk memastikan kod anda boleh dipercayai dan menghasilkan hasil yang konsisten.
9. Modularize kod anda: Memecahkan tugas besar ke dalam fungsi yang lebih kecil dan boleh diguna semula.
10. Terokai fungsi terbina dalam Pandas: Sebelum menulis fungsi tersuai, periksa jika Pandas sudah menawarkan fungsi untuk menyelesaikan tugas. Pandas sangat kaya dengan ciri-ciri, dan menggunakan fungsi terbina dalam selalunya lebih cekap dan dapat dipelihara.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana cara menggunakan panda untuk analisis data dalam python?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!