Erweiterte Cheats für Python Pandas, um das Potenzial der Datenverarbeitung auszuschöpfen!

• Pandas importieren: <code>import <strong class="keylink">pandas</strong> as pdPandas
als PD importieren
• Datenrahmen erstellen: df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"])
• Datenbereinigung: df.dropna(), df.fillna(), df.drop_duplicates()

Datenexploration und Visualisierung:

• Datentypkonvertierung: df.astype("数据类型")
• Typisierte Datenverarbeitung: df["列名"].unique(), df["列名"].value_counts()
• Datenvisualisierung: df.plot(), df.hist(), df.scatterplot()

Datenverarbeitungskenntnisse:

• Zusammenführen und verbinden: pd.merge(df1, df2, on=["列名"])
• Gruppenbetrieb: df.groupby(["分组键"]).agg({"聚合函数"})
• Pivot-Tabelle: df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值"]) df.pivot_table(index=["row
index
• "], columns=["column index"], Values=["value"]) df.apply(lambda x: 自定义函数(x))Benutzerdefinierte Funktion verwenden:

• df.interpolate(), df.resample()Behandlung fehlender Werte:
• df.resample("时间间隔").mean()Zeitreihenanalyse:
• df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))Datennormalisierung:
• df.parallel_apply(lambda x: 自定义函数(x))Parallele Verarbeitung:

• Datenbereinigung: Crawlen Sie Daten aus dem
Web
• und bereinigen Sie Inkonsistenzen und fehlende Werte.
Datenanalyse:
• Verkaufsdaten analysieren, um Trends, Muster und Ausreißer zu identifizieren.
Datenvisualisierung:
• Erstellen Sie interaktive Dashboards, um wichtige Leistungsindikatoren zu verfolgen. Prädiktive Modellierung: Verwenden Sie Panda für die Datenvorverarbeitung und das Feature-Engineering und erstellen Sie dann Modelle für
Maschinelles Lernen

Speichernutzung optimieren:
• Chunking-Technologie und speicherzugeordnete Dateien.
Verbesserung der Leistung:
• Numpy- und Cython-Integration.
Lesbarkeit des Codes:
• Vereinfachen Sie komplexe Transformationen mithilfe von Pipes und Lambda-Ausdrücken. Skalierbarkeit: Nutzen Sie Parallelverarbeitung und
Cloud Computing

Beherrschen Sie diese fortgeschrittenen Pandas-Fähigkeiten und Sie werden Ihre Datenverarbeitungsfähigkeiten erheblich verbessern und das volle Potenzial der SperrenDatenanalyse freisetzen. Durch effektive Datenbereinigung, -exploration, -transformation und

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