Apa itu panda? Jelaskan struktur data utamanya (siri dan dataframe).

Apa itu panda? Jelaskan struktur data utamanya (siri dan dataframe).

Pandas adalah sumber terbuka, perpustakaan berlesen BSD yang menyediakan struktur data berprestasi tinggi, mudah digunakan dan alat analisis data untuk bahasa pengaturcaraan Python. Ia digunakan secara meluas dalam manipulasi data, analisis, dan pembersihan, menjadikannya alat penting untuk saintis data dan penganalisis.

Dua struktur data utama dalam panda adalah Series dan DataFrame :

• Siri : Siri adalah array berlabel satu dimensi yang mampu memegang sebarang jenis data (integer, rentetan, nombor titik terapung, objek python, dll.). Label paksi secara kolektif dirujuk sebagai index . Ia boleh dianggap sebagai satu lajur dalam spreadsheet.
• DataFrame : DataFrame adalah struktur data tabular dua dimensi, saiz yang berpotensi, berpotensi heterogen dengan paksi berlabel (baris dan lajur). Ia seperti spreadsheet atau jadual SQL, di mana setiap lajur boleh menjadi jenis nilai yang berbeza (angka, rentetan, boolean, dan lain -lain). DataFrame adalah koleksi siri yang berkongsi indeks yang sama.

Bagaimanakah saya boleh menggunakan panda untuk memanipulasi dan menganalisis data dengan berkesan?

Pandas menawarkan alat manipulasi dan analisis data yang kuat, fleksibel, dan cekap. Inilah cara anda boleh menggunakannya dengan berkesan:

1. Memuatkan dan menyimpan data : Gunakan fungsi seperti read_csv() , read_excel() , dan to_csv() untuk memuatkan dan menyimpan data dari pelbagai format seperti CSV, Excel, pangkalan data SQL, dll.
2. Pemeriksaan dan Pembersihan Data : Gunakan head() , tail() , info() , describe() , dan isnull() untuk memeriksa data anda. Kaedah seperti dropna() , fillna() , dan replace() membantu dalam membersihkan dan memproses data anda.
3. Pemilihan dan Penapisan Data : Gunakan loc[] , iloc[] , dan pengindeksan boolean untuk memilih dan menapis data. Sebagai contoh, df[df['column'] > value] penapis baris di mana keadaan dipenuhi.
4. Transformasi data : Gunakan apply() , map() , groupby() , dan agg() untuk mengubah data anda. Anda boleh menggunakan fungsi tersuai atau data agregat berdasarkan kriteria tertentu.
5. Visualisasi Data : Mengintegrasikan dengan perpustakaan seperti Matplotlib dan Seaborn untuk memvisualisasikan data anda secara langsung dari Pandas DataFrames menggunakan plot() atau hist() .
6. Data menggabungkan dan menyertai : Gunakan merge() , join() , dan concat() untuk menggabungkan dataset dari sumber yang berbeza.
7. Analisis Siri Masa : Pandas mempunyai alat yang berkuasa untuk mengendalikan data siri masa dengan fungsi seperti resample() , shift() , dan rolling() .

Dengan menguasai operasi ini, anda dapat memanipulasi dan menganalisis data anda dengan cekap untuk mendedahkan pandangan dan membuat keputusan yang didorong oleh data.

Apakah perbezaan utama antara siri dan data data dalam panda?

Perbezaan utama antara siri dan data data dalam panda adalah seperti berikut:

• Dimensi : Satu siri adalah satu dimensi, seperti satu lajur dalam jadual. Sebaliknya, satu data data adalah dua dimensi, menyerupai meja penuh atau spreadsheet dengan baris dan lajur.
• Struktur : Siri mempunyai satu paksi yang dilabelkan index . DataFrame mempunyai dua paksi yang dilabelkan index (baris) dan columns .
• Jenis Data : Siri boleh memegang hanya satu jenis data (misalnya, integer, rentetan), manakala DataFrame boleh memegang pelbagai jenis data dalam lajur yang berbeza.
• Penciptaan : Anda membuat siri dengan menentukan data dan indeks, sementara data data biasanya dibuat dari kamus siri, atau dengan menentukan data, indeks, dan lajur.
• Penggunaan : Anda akan menggunakan siri apabila berurusan dengan satu ciri atau lajur data. DataFrame digunakan apabila anda perlu bekerja dengan pelbagai ciri atau lajur yang berkaitan bersama -sama.

Adakah terdapat fungsi atau kaedah yang sama dalam panda yang perlu saya ketahui untuk pemprosesan data?

Ya, terdapat beberapa fungsi dan kaedah biasa dalam panda yang penting untuk pemprosesan data:

• head() dan tail() : Paparkan beberapa baris pertama atau terakhir dari satu data data, berguna untuk pemeriksaan data cepat.
• info() : Menyediakan ringkasan ringkas data data, termasuk indeks DTYPE dan lajur DTYPES, nilai bukan nol, dan penggunaan memori.
• describe() : Menjana statistik deskriptif lajur berangka data, seperti kiraan, min, std, min, dan max.
• dropna() : Mengeluarkan baris atau lajur dengan nilai yang hilang.
• fillna() : Mengisi nilai yang hilang dengan kaedah atau nilai yang ditentukan.
• groupby() : Kumpulan data berdasarkan beberapa kriteria dan menggunakan fungsi untuk setiap kumpulan.
• merge() : Menggabungkan dua data data berdasarkan lajur atau indeks yang sama.
• concat() : Concatenates objek pandas di sepanjang paksi tertentu.
• apply() : Memohon fungsi di sepanjang paksi DataFrame.
• loc[] dan iloc[] : untuk pengindeksan berasaskan label dan berasaskan integer masing-masing, berguna untuk memilih baris dan lajur tertentu.
• sort_values() : menyusun data data dengan nilai -nilai di sepanjang paksi.
• value_counts() : Mengembalikan satu siri yang mengandungi jumlah nilai unik.

Menguasai fungsi dan kaedah ini akan meningkatkan keupayaan anda untuk memproses dan menganalisis data dengan berkesan menggunakan panda.

Atas ialah kandungan terperinci Apa itu panda? Jelaskan struktur data utamanya (siri dan dataframe).. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!