Преобразование данных — важный шаг в процессе анализа данных, который включает преобразование необработанных данных в более полезный и структурированный формат. Этот процесс включает в себя очистку, манипулирование и реорганизацию данных для извлечения идей и информации, которые можно использовать для целей принятия решений. Одной из самых популярных библиотек для преобразования данных в Python является Pandas, которая предоставляет мощный и гибкий набор инструментов для работы со структурированными данными.

В этом руководстве мы рассмотрим пошаговый процесс преобразования данных с помощью Pandas, включая загрузку данных, удаление столбцов, переименование столбцов, фильтрацию строк, замену значений, агрегирование данных, сортировку данных и экспорт данных.

К концу этого руководства у вас будет четкое представление о том, как использовать Pandas для преобразования и обработки данных для вашего собственного анализа и понимания.

Теперь мы проведем вас через процесс преобразования данных с помощью библиотеки Python Pandas.



Получайте сообщения по электронной почте всякий раз, когда д-р Соумен Атта, к.т.н. публикует.
Получайте уведомления по электронной почте, когда д-р Соумен Атта, доктор философии. публикует. Зарегистрировавшись, вы создадите учетную запись Medium, если вы не…soumenatta.medium.com



Шаг 1: Импорт панд

Чтобы начать работать с Pandas, нам нужно импортировать его в нашу среду Python. Обычно мы импортируем Pandas как pd.

import pandas as pd

Шаг 2: Загрузка данных

Далее нам нужно загрузить наши данные в Pandas DataFrame. Мы можем загружать данные из различных типов файлов, таких как CSV, Excel, JSON или SQL. В этом примере мы загрузим файл CSV.

df = pd.read_csv('filename.csv')


Полное руководство по обработке отсутствующих данных в Python Pandas
Обработка отсутствующих данных — важнейший аспект анализа и моделирования данных. Неполные наборы данных могут вызвать проблемы…soumenatta.medium.com



Шаг 3: Предварительный просмотр данных

После того, как мы загрузили наши данные, рекомендуется предварительно просмотреть их, чтобы убедиться, что все загружено правильно. Мы можем сделать это с помощью метода head(), который отображает первые несколько строк DataFrame.

print(df.head())

Шаг 4. Удаление столбцов

Если у нас есть столбцы, которые нам не нужны в нашем анализе, мы можем удалить их из нашего DataFrame, используя метод drop(). Нам нужно указать имя столбца и ось (1 для столбцов и 0 для строк).

df = df.drop('column_name', axis=1)


Как работать с многомерными массивами в Python: руководство для начинающих
Многомерные массивы, также известные как «вложенные массивы или массивы массивов, являются важной структурой данных в …soumenatta.medium.com»



Шаг 5: Переименование столбцов

Мы также можем переименовать столбцы в нашем DataFrame, используя метод rename(). Нам нужно указать имя старого столбца и имя нового столбца.

df = df.rename(columns={'old_name': 'new_name'})

Шаг 6: Фильтрация строк

Мы можем фильтровать строки в нашем DataFrame на основе условия, используя логическое индексирование. Например, мы можем фильтровать строки, в которых значение в определенном столбце больше определенного значения.

df = df[df['column_name'] > value]


Решение проблем распределения ресурсов с помощью PuLP в Python: пошаговое руководство
Проблемы распределения ресурсов возникают в различных реальных сценариях, таких как планирование производства, управление проектами…soumenatta.medium.com



Шаг 7: Замена значений

Мы можем заменить значения в нашем DataFrame, используя метод replace(). Нам нужно указать старое значение и новое значение.

df = df.replace('old_value', 'new_value')

Шаг 8: Агрегирование данных

Мы можем агрегировать данные в нашем DataFrame, используя метод groupby(). Нам нужно указать столбцы для группировки и функцию для применения.

df.groupby('column_name').mean()


Ваше руководство по освоению машинного обучения: полный курс обучения с ресурсами
Если вы хотите погрузиться в увлекательный мир машинного обучения и получить опыт в этом …soumenatta.medium.com



Шаг 9: Сортировка данных

Мы можем сортировать данные в нашем DataFrame, используя метод sort_values(). Нам нужно указать столбцы для сортировки и сортировать по возрастанию или по убыванию.

df.sort_values('column_name', ascending=False)

Шаг 10: Экспорт данных

Наконец, как только мы преобразовали наши данные, мы можем экспортировать их в файл, используя метод to_csv(). Нам нужно указать путь к файлу и имя.

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

Вот и все! Это всего лишь несколько примеров того, как мы можем преобразовывать данные с помощью Pandas. С практикой вы освоитесь с этими методами и сможете использовать их для быстрого и легкого манипулирования данными.



NetworkX: практическое введение в анализ графов в Python
В мире науки о данных анализ и визуализация сложных сетей является важной задачей. Вот где NetworkX,…soumenatta.medium.com



Заключение

В заключение, преобразование данных является важным шагом в процессе анализа данных и имеет важное значение для получения информации и принятия обоснованных решений. Pandas — это мощный инструмент для преобразования данных в Python, предоставляющий широкий набор функций для очистки, обработки и анализа данных. В этом руководстве мы рассмотрели основные этапы преобразования данных с помощью Pandas, включая загрузку данных, удаление и переименование столбцов, фильтрацию строк, замену значений, агрегирование данных, сортировку данных и экспорт данных. Имея в своем распоряжении эти инструменты и методы, вы можете эффективно и действенно преобразовывать свои данные, чтобы получать ценную информацию и принимать взвешенные решения.



Присоединяйтесь к Medium по моей реферальной ссылке — доктор Соумен Атта, доктор философии.
Прочитайте каждую историю от тысяч авторов на Medium. Станьте участником прямо сейчас! Ваш членский взнос напрямую поддерживает…soumenatta.medium.com





Овладение визуализацией данных с помощью Pandas: пошаговое руководство
Визуализация данных — это критический аспект анализа данных, который позволяет нам исследовать и понимать наши данные. Панды — это…levelup.gitconnected.com