【揭秘Pandas數據處理】高效入門攻略，輕鬆玩轉數據分析

引言

在數據科學範疇，Pandas 是一個弗成或缺的東西，它供給了高效的數據構造跟豐富的數據處理功能。無論是數據清洗、轉換還是分析，Pandas 都能幫助你輕鬆應對。本文將為你揭秘 Pandas 數據處理的核心技能，幫助你高效入門並玩轉數據分析。

安裝與導入

起首，確保你曾經安裝了 Pandas 庫。可能利用以下命令停止安裝：

pip install pandas

安裝實現後，在 Python 中導入 Pandas：

import pandas as pd

數據構造

Pandas 供給了兩種重要的數據構造：Series 跟 DataFrame。

Series

Series 類似於一維數組，存在標籤索引。它可能存儲任何數據範例。

data = [1, 2, 3, 4, 5]
index = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
series = pd.Series(data, index=index)
print(series)

DataFrame

DataFrame 類似於 Excel 表格，存生手跟列。它是 Pandas 中最常用的數據構造。

data = {
    'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'Age': [25, 30, 35],
    'City': ['New York', 'London', 'Tokyo']
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

數據導入

Pandas 支撐從多種數據源導入數據，如 CSV、Excel、SQL 材料庫等。

# 從 CSV 文件導入數據
df = pd.read_csv('data.csv')

# 從 Excel 文件導入數據
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 從 SQL 材料庫導入數據
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('database.db')
df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM tablename", conn)

數據摸索

在處理數據之前，懂得數據的基本情況長短常重要的。

# 檢查數據的前多少行
print(df.head())

# 獲取數據集的基本信息
print(df.info())

# 獲取數值列的匯總統計信息
print(df.describe())

數據清洗

數據清洗是數據分析的重要步調，以下是一些常用的數據清洗方法。

缺掉值處理

# 刪除缺掉值
df = df.dropna()

# 填充缺掉值
df = df.fillna(value=0)

# 插值
df = df.interpolate()

重複值處理

# 刪除重複值
df = df.drop_duplicates()

# 保存第一次呈現的重複值
df = df.drop_duplicates(keep='first')

數據轉換

Pandas 供給了豐富的數據轉換功能，以下是一些常用的轉換方法。

列轉換

# 將列轉換為差其余數據範例
df['Age'] = df['Age'].astype(int)

行轉換

# 將行轉換為差其余數據範例
df.loc[df['Age'] > 30, 'Age'] = 'Old'

數據分析

Pandas 供給了富強的數據分析功能，以下是一些常用的數據分析方法。

數據聚合

# 按列停止聚合
result = df.groupby('City')['Age'].mean()

# 按行停止聚合
result = df.groupby('City')['Age'].sum()

時光序列分析

# 將日期列轉換為時光序列
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# 獲取時光序列的統計信息
result = df['Close'].resample('M').mean()

總結

Pandas 是一個功能富強的數據分析東西，經由過程本文的介紹，信賴你曾經對 Pandas 數據處理有了開端的懂得。持續進修跟現實，你將可能更高效地處理跟分析數據，玩轉數據分析的世界。