Pandas — это важная библиотека анализа данных на Python, которая позволяет эффективно манипулировать данными и анализировать их.
Благодаря своим мощным структурам данных, таким как DataFrames, и быстрым операциям с данными, Pandas предлагает универсальный набор инструментов для очистки, преобразования, агрегирования, анализа и визуализации структурированных данных с помощью всего лишь нескольких строк кода.
Из этого подробного руководства вы узнаете:
- Основы структур данных Pandas
- Как загрузить, проверить и очистить беспорядочные данные
- Методы преобразования, фильтрации, группировки и агрегирования наборов данных.
- Варианты анализа и визуализации данных с помощью Pandas
- Полезные приемы для улучшения рабочих процессов обработки данных
Прочитав это руководство, вы приобретете навыки работы с Pandas, необходимые для быстрой подготовки и анализа данных для машинного обучения, визуализации и многого другого с использованием Python.
Обзор структур данных Pandas
Pandas предоставляет высокопроизводительные структуры данных в памяти, чтобы сделать работу со структурированными данными быстрой и эффективной в Python. Две основные структуры данных в Pandas:
Серия. Серия похожа на список Python или массив NumPy, но с индексными метками, прикрепленными к каждому элементу. Он может хранить данные любого типа данных NumPy.
DataFrames. DataFrame — это двумерная табличная структура данных с помеченными строками и столбцами, аналогичная электронным таблицам Excel или таблицам SQL. Он может содержать множество различных типов данных.
Эти структуры позволяют вам интуитивно манипулировать данными, что делает Pandas идеальным для очистки, обработки, агрегирования, анализа и визуализации структурированных наборов данных.
Создание серий Pandas и DataFrames
Pandas предлагает различные способы создания серий и DataFrames, такие как загрузка данных из файлов/сети, преобразование массивов NumPy и словарей Python.
Вот пример DataFrame, созданный из словаря:
import pandas as pd data =…
