Введение

Pandas – это мощная и широко используемая библиотека для анализа и обработки данных с открытым исходным кодом на языке Python. Она разработана, чтобы помочь вам работать со структурированными данными и с легкостью выполнять сложные операции с данными. Являетесь ли вы аналитиком данных, специалистом по данным или только начинаете анализировать данные, Pandas — это обязательный инструмент в вашем наборе инструментов для работы с данными.

А. Определение и предыстория панд:

Pandas — это аббревиатура от Python Data Analysis Library. Он предоставляет структуры данных и функции, необходимые для обработки и анализа структурированных данных. Он был создан в 2008 году Уэсом МакКинни и с тех пор стал одной из самых популярных библиотек для анализа данных в мире.

Б. Важность и варианты использования Pandas:

Pandas — это важный инструмент для подготовки, очистки и обработки данных. Он используется в различных областях, таких как финансы, экономика, социальные науки и т. д. Он также используется для построения моделей машинного обучения и визуализации данных. Pandas может обрабатывать большие и сложные наборы данных, а их мощные функции позволяют с легкостью выполнять сложные операции с данными.

С. Обзор статьи:

В этой статье мы рассмотрим основы Pandas, включая установку, создание и обработку данных, анализ данных и многое другое. К концу этой статьи у вас будет хорошее представление о Pandas и о том, как их использовать для анализа данных.

В заключение, Pandas — это важнейший инструмент для анализа и обработки данных, и мы надеемся, что эта статья предоставит вам основу для начала использования Pandas в ваших проектах данных.

Начало работы с пандами

В этом разделе мы рассмотрим основы начала работы с Pandas. Вы узнаете, как установить Pandas, импортировать его, создать DataFrame, а также читать и записывать данные.

А. Установка:

Pandas можно легко установить с помощью pip, менеджера пакетов для Python. Чтобы установить Pandas, выполните следующую команду в терминале или командной строке:

pip install pandas

Б. Импорт панд:

После установки Pandas вы можете импортировать его в свой скрипт Python или блокнот Jupyter. Чтобы импортировать Pandas, используйте следующий код:

import pandas as pd

С. Создание кадра данных:

DataFrame — это основная структура данных в Pandas, представляющая собой двумерную помеченную структуру данных. Вы можете создать DataFrame в Pandas, используя словарь, список списков или другие структуры данных. Вот пример создания фрейма данных с использованием словаря:

data = {'name': ['John', 'Jane', 'Jim'],
'age': [32, 28, 45],
'city': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

Д. Чтение и запись данных:

Панды также предоставляют функции для чтения и записи данных из различных источников, таких как базы данных CSV, Excel и SQL. Чтобы прочитать файл CSV, используйте функцию read_csv:

df = pd.read_csv('data.CSV)

А чтобы записать DataFrame в файл CSV, используйте функцию to_csv:

df.to_csv('data.csv', index=False)

Ознакомившись с этими основами, вы теперь готовы начать использовать Pandas для анализа данных. В следующем разделе мы углубимся в споры и манипулирование данными.

Обработка данных и манипулирование ими

Обработка данных и манипулирование ими являются важными этапами в процессе анализа данных. В этом разделе мы рассмотрим некоторые из наиболее распространенных задач обработки и обработки данных в Pandas.

А. Выбор строк и столбцов:

Панды предоставляют несколько методов для выбора строк и столбцов во фрейме данных. Вы можете выбрать определенные строки, используя срезы, индексирование и логическое индексирование. Например, чтобы выбрать первые пять строк, используйте следующий код:

df[:5]

Чтобы выбрать определенные столбцы, вы можете использовать индексацию, например df[‘column_name’]. Вы также можете выбрать несколько столбцов, передав список имен столбцов:

df[['column_1', 'column_2']]

Б. Обработка пропущенных значений:

Отсутствующие значения — распространенная проблема в реальных данных. Панды предоставляют несколько методов для обработки пропущенных значений, таких как заполнение пропущенных значений постоянным значением, средним значением, медианой или использованием линейной интерполяции. Вы можете использовать метод fillna для заполнения пропущенных значений:

df.fillna(value, method='ffill')

С. Группировка и агрегация:

Панды предоставляют несколько методов для группировки и агрегирования данных, таких как группировка по, сводная_таблица и кросс-таблица. Например, вы можете сгруппировать данные по определенному столбцу и агрегировать значения, используя среднее значение, сумму или количество:

df.groupby('column_name').agg({'column_name': 'mean'})

Д. Слияние и объединение фреймов данных:

Слияние и объединение данных также является распространенной задачей при анализе данных. Панды предоставляют несколько методов для слияния и объединения фреймов данных, таких как слияние, объединение и объединение. Например, вы можете объединить два кадра данных в определенном столбце:

df1.merge(df2, on='column_name')

Это лишь некоторые из многих методов обработки и обработки данных, доступных в Pandas. С помощью этих методов вы сможете очищать, обрабатывать и подготавливать данные для дальнейшего анализа. В следующем разделе мы рассмотрим анализ данных в Pandas.

Анализ данных

Анализ данных — это процесс использования статистических и вычислительных методов для извлечения информации из данных. В этом разделе мы рассмотрим несколько методов анализа данных для Pandas.

А. Визуализация данных:

Визуализация данных — это мощный способ получить представление о ваших данных. Pandas предоставляет несколько методов для создания визуализаций, таких как plot, hist и scatter_matrix. Например, вы можете создать гистограмму столбца в вашем DataFrame:

df['column_name'].plot(kind='bar')

Б. Исследовательский анализ данных (EDA):

Исследовательский анализ данных (EDA) — это процесс использования описательной статистики и визуализаций для лучшего понимания ваших данных. Панды предоставляют несколько методов для выполнения EDA, таких как описание, значение_счетов и корр. Например, вы можете использовать метод описания для расчета сводной статистики для вашего DataFrame:

df.describe()

С. Статистический анализ:

Pandas также предоставляет несколько методов статистического анализа, таких как среднее, медиана, var и cov. Например, вы можете использовать метод среднего значения для вычисления среднего значения столбца в вашем DataFrame:

df['column_name'].mean()

С помощью этих методов анализа данных вы сможете извлечь ценную информацию из ваших данных. В заключение, Pandas — это мощная библиотека для анализа данных, и благодаря ее многочисленным функциям вы можете легко выполнять задачи по очистке, обработке и анализу данных.

Заключение

В этой статье мы рассмотрели основы Pandas, мощной библиотеки для анализа данных. Мы начали с представления Pandas, их важности и вариантов использования, после чего последовало пошаговое руководство о том, как начать работу с Pandas. Затем мы рассмотрели несколько методов обработки и обработки данных в Pandas, включая выбор строк и столбцов, обработку пропущенных значений, группировку и агрегирование данных, а также слияние и объединение фреймов данных. Наконец, мы изучили несколько методов анализа данных в Pandas, включая визуализацию данных, исследовательский анализ данных и статистический анализ.

А. Резюме ключевых моментов:

Pandas — мощная библиотека для анализа данных.

Он предоставляет несколько методов очистки, обработки и анализа данных.

Pandas легко установить и импортировать.

Вы можете создавать кадры данных из различных источников данных, таких как базы данных CSV, Excel и SQL.

Панды предоставляют несколько методов для выбора строк и столбцов, обработки пропущенных значений, группировки и агрегирования данных, а также слияния и объединения фреймов данных.

Pandas также предоставляет несколько методов визуализации данных, исследовательского анализа данных и статистического анализа.

Б. Дополнительная литература:

С. Заключительные мысли:

В заключение, Pandas — это мощная библиотека для анализа данных и важный инструмент для ученых и аналитиков данных. Благодаря многочисленным функциям и методам вы можете легко очищать, обрабатывать и анализировать данные. Независимо от того, работаете ли вы с большими наборами данных или с небольшими, Pandas предоставляет инструменты, необходимые для извлечения ценной информации из ваших данных.

Счастливого обучения!!!

⊂◉‿◉つ

Для практической реализации посетите мой репозиторий GitHub.

Об авторе: я Амбариш, энтузиаст науки о данных. В настоящее время я изучаю машинное обучение / глубокое обучение / НЛП / компьютерное зрение, и если у вас есть какие-либо вопросы, свяжитесь со мной в моем профиле Linkedin.