【揭秘Python Pandas】高效數據預處理技巧與實戰指南

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在數據科學跟數據分析範疇，Python Pandas 是一個富強的東西，它為處理跟分析數據供給了極大年夜的便利。數據預處理是數據分析的關鍵步調，而 Pandas 供給了一系列功能來高效地停止數據清洗跟預處理。本文將深刻探究 Pandas 的數據預處理技能，並供給一些實戰案例。

Pandas 簡介

Pandas 是一個開源的 Python 庫，它供給了疾速、機動、直不雅的數據構造，用於處理跟分析關係型數據。Pandas 的重要數據構造包含 Series 跟 DataFrame，它們可能用來存儲跟處理各品種型的數據。

1. 數據載入與開端摸索

1.1 數據載入

import pandas as pd

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

1.2 開端摸索

# 檢查前5行數據
print(df.head())

# 檢查數據集的外形（行數跟列數）
print(df.shape)

# 檢查數據列信息
print(df.columns)

# 檢查數據基本信息
print(df.info())

# 檢查數據描述統計信息
print(df.describe())

2. 數據清洗

2.1 處理缺掉值

# 刪除包含缺掉值的行
df.dropna(inplace=True)

# 用均勻值填充缺掉值
df.fillna(df.mean(), inplace=True)

2.2 處理重複值

# 刪除重複值
df.drop_duplicates(inplace=True)

2.3 處理異常值

# 基於正態分布剔除異常值
df = df[(np.abs(stats.zscore(df)) < 3).all(axis=1)]

# 基於箱線圖剔除異常值
Q1 = df.quantile(0.25)
Q3 = df.quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[((df >= (Q1 - 1.5 * IQR)) & (df <= (Q3 + 1.5 * IQR))).all(axis=1)]

3. 數據轉換

3.1 數據的範例轉換

df['column'] = df['column'].astype('int')

3.2 特徵編碼

# 利用 get_dummies 函數停止啞變數處理
df = pd.get_dummies(df, columns=['column'])

3.3 特徵縮放

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
df_scaled = pd.DataFrame(scaler.fit_transform(df), columns=df.columns)

4. 實戰案例

4.1 數據合併

df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

# 橫向合併
df_merge = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 縱向合併
df_merge = pd.concat([df1, df2], axis=0)

4.2 數據分組跟聚合

df.groupby('column').mean()

總結

經由過程本文的進修，讀者應當控制了 Pandas 數據預處理的技能，包含數據載入、摸索、清洗、轉換跟合併等。這些技能在數據分析的現實利用中非常重要，可能幫助我們高效地處理跟分析數據。

參考材料

• Pandas 官方文檔
• Python for Data Analysis
• Scikit-learn 官方文檔