So verwenden Sie das Pandas-Modul für die Datenanalyse in Python 2.x

So verwenden Sie das Pandas-Modul für die Datenanalyse in Python 2.x

Übersicht:
Im Prozess der Datenanalyse und Datenverarbeitung ist Pandas eine sehr leistungsstarke und häufig verwendete Python-Bibliothek. Es bietet Datenstrukturen und Datenanalysetools für eine schnelle und effiziente Datenverarbeitung und -analyse. In diesem Artikel wird die Verwendung von Pandas für die Datenanalyse in Python 2.x vorgestellt und den Lesern einige Codebeispiele zur Verfügung gestellt.

Pandas installieren:
Bevor Sie beginnen, müssen Sie zunächst die Pandas-Bibliothek installieren. Sie können zur Installation den folgenden Befehl über das Terminal oder die Eingabeaufforderung eingeben:

pip install pandas

Datenstruktur:
pandas bietet zwei Hauptdatenstrukturen: 1) Serie 2) DataFrame.

Series ist eine indizierte eindimensionale Array-Struktur, ähnlich einer Spalte in Excel. Codebeispiel:

import pandas as pd

# 创建一个Series对象
data = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])

print(data)

Ausgabeergebnis:

0    1.0
1    3.0
2    5.0
3    NaN
4    6.0
5    8.0
dtype: float64

DataFrame ist eine zweidimensionale Tabellenstruktur, ähnlich einer Tabelle in Excel. Codebeispiel:

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个DataFrame对象
data = pd.DataFrame({
    "A": [1, 2, 3, 4],
    "B": pd.Timestamp('20130102'),
    "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype='float32'),
    "D": np.array([3] * 4, dtype='int32'),
    "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
    "F": 'foo'
})

print(data)

Ausgabeergebnisse:

   A          B    C  D      E    F
0  1 2013-01-02  1.0  3   test  foo
1  2 2013-01-02  1.0  3  train  foo
2  3 2013-01-02  1.0  3   test  foo
3  4 2013-01-02  1.0  3  train  foo

Lesen und Schreiben von Daten:
Pandas können mehrere Datenformate lesen und schreiben, einschließlich CSV-Dateien, Excel-Dateien, SQL-Datenbanken usw.

Beispiel zum Lesen einer CSV-Datei:

import pandas as pd

# 从CSV文件中读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

print(data.head())

Beispiel zum Lesen einer Excel-Datei:

import pandas as pd

# 从Excel文件中读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

print(data.head())

Datenanalyse und -verarbeitung:
pandas bietet viele leistungsstarke Funktionen und Methoden für die Datenanalyse und -verarbeitung.

Beispiel für statistische Datenanalyse:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 统计描述性统计信息
print(data.describe())

# 计算各列之间的相关系数
print(data.corr())

Beispiel für Datenfilterung und -sortierung:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出满足条件的数据
filtered_data = data[data['age'] > 30]

# 按照某列进行排序
sorted_data = data.sort_values('age')

print(filtered_data.head())
print(sorted_data.head())

Beispiel für Datengruppierung und -aggregation:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按照某一列进行分组
grouped_data = data.groupby('gender')

# 计算每组的平均值
mean_data = grouped_data.mean()

print(mean_data)

Beispiel für das Schreiben von Daten in eine CSV- oder Excel-Datei:

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 将数据写入到CSV文件中
data.to_csv('output.csv', index=False)

# 将数据写入到Excel文件中
data.to_excel('output.xlsx', index=False)

Zusammenfassung:
pandas ist Python 2.x A häufig verwendete Datenanalysebibliothek. In diesem Artikel werden die Installationsmethode von Pandas und gängige Datenstrukturen, Methoden zum Lesen und Schreiben von Daten sowie gängige Methoden zur Datenanalyse und -verarbeitung vorgestellt. Leser können Pandas flexibel für die Datenanalyse und -verarbeitung entsprechend ihren eigenen Bedürfnissen verwenden.

Das Obige ist die Einführung dieses Artikels zur Verwendung des Pandas-Moduls für die Datenanalyse in Python 2.x. Ich hoffe, es wird Ihnen hilfreich sein!

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