Welche Funktionen werden in der Pandas-Bibliothek häufig verwendet?

Zu den häufig verwendeten Funktionen in der Pandas-Bibliothek gehören: 1. Funktionen „read_csv()“ und „read_excel()“ 2. Funktionen „head()“ und „tail()“ 4. Funktion „beschreiben()“; Detaillierte Einführung: 1. Die Funktionen read_csv() und read_excel() werden zum Lesen von Daten aus CSV- und Excel-Dateien verwendet. Sie können die Daten in Datenrahmenobjekte einlesen, 2. head() und tail () Funktionen usw.

Das Betriebssystem dieses Tutorials: Windows 10-System, DELL G3-Computer.

Pandas ist eine leistungsstarke Python-Datenanalysebibliothek, die viele häufig verwendete Funktionen bietet. Im Folgenden sind einige häufig verwendete Funktionen der Pandas-Bibliothek aufgeführt:

1, Funktionen read_csv() und read_excel()

Diese beiden Funktionen werden zum Lesen von Daten aus CSV- und Excel-Dateien verwendet. Sie können Daten in DataFrame-Objekte einlesen, um die weitere Datenanalyse zu erleichtern.

Beispielcode:

import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') # 从CSV文件中读取数据 df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 从名为'Sheet1'的Excel工作表中读取数据

2 Funktionen head() und tail()

Diese beiden Funktionen werden verwendet, um die ersten n Zeilen oder die letzten n Datenzeilen des Datenrahmens abzurufen. Sie erleichtern das Anzeigen der ersten oder letzten paar Zeilen eines Datensatzes, ohne den gesamten Datensatz in den Speicher laden zu müssen.

Beispielcode:

import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.head(5) # 获取前5行数据 df.tail(3) # 获取后3行数据

3. Funktion info()

Die Funktion info() kann grundlegende Informationen zum Datenrahmen bereitstellen, einschließlich der Form des Datenrahmens, Spaltennamen, Datentyp jeder Spalte usw. Es hilft uns, die Struktur des Datenrahmens schnell zu verstehen.

Beispielcode:

import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.info() # 查看数据框的基本信息

4. Funktion „beschreiben()“

Die Funktion „beschreiben()“ kann beschreibende statistische Informationen für jede Datenspalte im Datenrahmen bereitstellen, einschließlich Anzahl, Mittelwert, Standardabweichung, Minimalwert, Maximalwert, usw. Es kann uns helfen, die Datenverteilung in jeder Spalte des Datenrahmens schnell zu verstehen.

Beispielcode:

import pandas as pd df = pd.read_csv('file_path.csv') df.describe() # 查看数据框中每列数据的描述性统计信息

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