【揭秘Python Pandas】解锁数据处理的隐藏高手技巧

1. 数据读取与加载

Pandas供给了丰富的数据读取跟加载功能，支撑从CSV、Excel、数据库等多种数据源加载数据。

import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 读取数据库
# df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', connection)

小技能

利用usecols参数指定须要读取的列。
利用dtype参数指定每列的数据范例。
利用nrows参数读取部分数据。

2. 数据摸索与预览

利用Pandas的head(), tail(), info(), describe()等方法可能疾速检查数据的前多少行、后多少行、基本信息以及统计摘要。

# 检查前5行数据
df.head()

# 检查后5行数据
df.tail()

# 检查基本信息
df.info()

# 检查统计摘要
df.describe()

3. 数据抉择与过滤

利用Pandas的布尔索引跟前提挑选功能可能便利地抉择跟过滤数据。

# 根据前提挑选数据
df[df['column_name'] > 0]

# 利用布尔索引
df.loc[df['column_name'] > 0]

小技能

利用loc跟iloc结合布尔索引停止行跟列的抉择。
利用query方法停止前提挑选。

4. 数据清洗与处理

Pandas供给了丰富的数据清洗跟处理功能，包含处理缺掉值、反复值、异常值等。

# 处理缺掉值
df.fillna(method='ffill')  # 前向填充
df.dropna()  # 删除缺掉值

# 处理反复值
df.drop_duplicates()

# 处理异常值
df[(df['column_name'] > threshold) & (df['column_name'] < -threshold)]

小技能

利用fillna()跟dropna()处理缺掉值。
利用drop_duplicates()处理反复值。
利用前提挑选处理异常值。

5. 数据重塑与转换

Pandas供给了多种数据重塑跟转换功能，如pivot_table(), stack(), unstack()等。

# 创建透视表
pivot_table = df.pivot_table(values='value', index=['column1', 'column2'], columns='column3')

# 堆叠
stacked_df = df.stack()

# 反堆叠
unstacked_df = df.unstack()

小技能

利用pivot_table()创建透视表。
利用stack()跟unstack()停止数据堆叠跟反堆叠。

6. 数据统计与聚合

Pandas供给了丰富的数据统计跟聚合功能，如groupby(), sum(), mean(), count()等。

# 分组统计
grouped_df = df.groupby('column_name').sum()

# 聚合
aggregated_df = df.groupby('column_name').agg({'column1': ['sum', 'mean', 'count']})

小技能

利用groupby()停止分组统计。
利用agg()停止聚合操纵。

7. 时光序列数据分析

Pandas供给了丰富的数据处理功能，实用于时光序列数据分析。

# 读取时光序列数据
time_series_data = pd.read_csv('time_series_data.csv', parse_dates=['date'])

# 时光序列聚合
time_series_data.resample('M').mean()

小技能

利用parse_dates参数剖析日期列。
利用resample()停止时光序列聚合。

总结

Pandas是一个功能富强的数据处理库，控制其暗藏妙手技能可能大年夜大年夜进步数据处理效力。经由过程以上介绍，信赖你曾经对Pandas有了更深刻的懂得。