Pandas — это мощная и гибкая библиотека Python для анализа данных и обработки данных с открытым исходным кодом. Он широко используется для анализа, очистки и предварительной обработки данных в различных областях, включая финансы, науку и инженерию.
Главной особенностью Pandas являются его структуры данных, объекты Series и DataFrame. Ряд — это одномерный помеченный массив, способный содержать данные любого типа, а DataFrame — это двумерная помеченная структура данных со столбцами, которые могут быть разных типов. Одной из ключевых особенностей Pandas является его способность обрабатывать отсутствующие данные путем удаления отсутствующих значений, заполнения их значением или интерполяции значений. Это очень важно для реальных данных, так как отсутствующие данные часто являются распространенной проблемой.
Еще одной важной особенностью Pandas является его способность выполнять операции агрегации и группировки над данными. Это позволяет пользователям вычислять сводную статистику по большим наборам данных, преобразовывать и изменять данные в соответствии с потребностями конкретного анализа.
Панды также предоставляют расширенные функции для работы с данными временных рядов, такие как возможность повторной выборки и выполнения операций на основе времени. Это особенно полезно для финансовых и экономических данных, где время имеет решающее значение.
(1) head(n) и tail(n): возвращает первые (или последние) n строк кадра данных.
(2) info(): предоставляет сводную информацию о DataFrame, включая количество строк, столбцов, типы данных и использование памяти.
(3) описать():вычисляет сводную статистику числовых столбцов в DataFrame.
(4) value_count(): возвращает частоту уникальных значений в столбце.
(5) groupby(): разбивает DataFrame на группы на основе одного или нескольких столбцов и выполняет агрегирование этих групп.
(6) pivot_table(): создает сводную таблицу из DataFrame, агрегируя значения по одному или нескольким столбцам.
(7) merge(): объединяет два или более фреймов данных в указанном столбце или индексе.
(8) sort_values(): сортирует DataFrame по одному или нескольким столбцам.
(9) drop(): удаляет указанные строки или столбцы из DataFrame.
(10) fillna(): заполняет отсутствующие значения в DataFrame указанным значением или методом.
(11) read_csv():Функция read_csv позволяет читать CSV-файлы и преобразовывать данные в объект pandas DataFrame. Это одна из наиболее распространенных функций в библиотеке, которая широко используется для импорта данных в легко управляемую структуру данных.
(12) shape(): функция shape возвращает форму DataFrame, указывающую количество строк и столбцов. Это полезная функция для проверки размера данных.
(13) rename():Функция rename позволяет переименовывать столбцы в DataFrame. Это полезная функция для изменения имен столбцов для лучшей читабельности.
(14) apply(): функция apply позволяет применить функцию к каждому элементу в DataFrame. Это полезная функция для преобразования данных.
(15) iloc() и loc(). Функции iloc и loc позволяют индексировать и нарезать DataFrame на основе индексов и меток соответственно. Обе функции полезны для выбора и фильтрации данных.
(16) to_csv(): функция to_csv позволяет записывать кадр данных в файл CSV. Это полезная функция для экспорта данных.
(17) df.unique():эта функция возвращает список уникальных значений в столбце или ряду. Вместо применения ко всему DataFrame он работает только с выбранным отдельным столбцом.
(18) df.nunique(): этот метод возвращает количество уникальных записей в каждом столбце.
(19) df.copy(): это полезно для копирования всего DataFrame за один раз.
(20) sample(): используется для создания образца случайной строки или столбца из функции, называемой фреймом данных.
Счастливого обучения!!
Об авторе: я Крити Ядав, специалист по данным. Моя текущая работа сосредоточена на компьютерном зрении, глубоком обучении, обработке естественного языка и машинном обучении. Пожалуйста, свяжитесь со мной через мой профиль Linkedin, если у вас есть какие-либо вопросы.
