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1. 數據讀取與載入
Pandas供給了豐富的數據讀取跟載入功能，支撐從CSV、Excel、材料庫等多種數據源載入數據。
import pandas as pd
# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')
# 讀取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 讀取材料庫
# df = pd.read_sql_query('SELECT * FROM table_name', connection)
小技能
- 利用
usecols參數指定須要讀取的列。 - 利用
dtype參數指定每列的數據範例。 - 利用
nrows參數讀取部分數據。
2. 數據摸索與預覽
利用Pandas的head(), tail(), info(), describe()等方法可能疾速檢查數據的前多少行、後多少行、基本信息以及統計摘要。
# 檢查前5行數據
df.head()
# 檢查後5行數據
df.tail()
# 檢查基本信息
df.info()
# 檢查統計摘要
df.describe()
3. 數據抉擇與過濾
利用Pandas的布爾索引跟前提挑選功能可能便利地抉擇跟過濾數據。
# 根據前提挑選數據
df[df['column_name'] > 0]
# 利用布爾索引
df.loc[df['column_name'] > 0]
小技能
- 利用
loc跟iloc結合布爾索引停止行跟列的抉擇。 - 利用
query方法停止前提挑選。
4. 數據清洗與處理
Pandas供給了豐富的數據清洗跟處理功能，包含處理缺掉值、重複值、異常值等。
# 處理缺掉值
df.fillna(method='ffill') # 前向填充
df.dropna() # 刪除缺掉值
# 處理重複值
df.drop_duplicates()
# 處理異常值
df[(df['column_name'] > threshold) & (df['column_name'] < -threshold)]
小技能
- 利用
fillna()跟dropna()處理缺掉值。 - 利用
drop_duplicates()處理重複值。 - 利用前提挑選處理異常值。
5. 數據重塑與轉換
Pandas供給了多種數據重塑跟轉換功能，如pivot_table(), stack(), unstack()等。
# 創建透視表
pivot_table = df.pivot_table(values='value', index=['column1', 'column2'], columns='column3')
# 堆疊
stacked_df = df.stack()
# 反堆疊
unstacked_df = df.unstack()
小技能
- 利用
pivot_table()創建透視表。 - 利用
stack()跟unstack()停止數據堆疊跟反堆疊。
6. 數據統計與聚合
Pandas供給了豐富的數據統計跟聚合功能，如groupby(), sum(), mean(), count()等。
# 分組統計
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()停止分組統計。 - 利用
agg()停止聚合操縱。
7. 時光序列數據分析
Pandas供給了豐富的數據處理功能，實用於時光序列數據分析。
# 讀取時光序列數據
time_series_data = pd.read_csv('time_series_data.csv', parse_dates=['date'])
# 時光序列聚合
time_series_data.resample('M').mean()
小技能
- 利用
parse_dates參數剖析日期列。 - 利用
resample()停止時光序列聚合。
總結
Pandas是一個功能富強的數據處理庫，控制其暗藏妙手技能可能大年夜大年夜進步數據處理效力。經由過程以上介紹，信賴你曾經對Pandas有了更深刻的懂得。