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快速提升数据处理技能:Python Pandas 实战演练!

数据导入和处理
402 2024-04-28

Python Pandas 实战演练,数据处理小白的快速进阶!

  1. 使用 read_csv() 读取 CSV 文件:df = pd.read_csv("data.csv")
  2. 处理缺失值:
    • 移除缺失值:df = df.dropna()
    • 填充缺失值:df["column_name"].fillna(value)
  3. 转换数据类型:df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
  4. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 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
  2. 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
  3. 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

  1. 自定义函数:创建和使用自定义函数以扩展 pandas 的功能
  2. 矢量化操作:使用 NumPy 的矢量化函数以提高效率
  3. 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

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