Python Pandasライブラリを使用してデータフレームを操作します
Pandasライブラリは、特にデータフレームを操作する場合、Pythonデータ処理において非常に強力です。概要は次のとおりです。1。DF ['column_name']またはdf ['col1'、 'col2']]を使用して、データの選択とフィルタリングを実現でき、df [df ['age']> 30]や論理演算子の組み合わせなどの条件付き式を使用して行フィルタリングが実行されます。 2。欠損値処理は、df.isnull（）で検出され、df.dropna（）によって削除され、df.fillna（）で埋められます。 3.ソートおよびランキングサポート単一列またはマルチカラムソートをサポートし、上昇パラメーターを追加し、ランキングはrank（）関数を通じて実装されます。 4. GroupbyはGroupbyを使用して平均、合計、その他の機能を組み合わせて分類統計を完全にし、AGGを多次元の概要に使用できます。これらのコア操作をマスターすると、データ処理の効率が大幅に向上します。
Pythonでデータを使用しているとき、Pandas Libraryは、使用できる最も強力なツールの1つです。特に、データフレームの操作に関しては。厄介なデータをクリーンアップするか分析のために準備するかにかかわらず、データフレームを効果的に操作する方法を知ることで、時間を節約し、結果を改善します。
データの選択とフィルタリング
データフレームを使用する際の最も一般的なタスクの1つは、特定の行または列を選択することです。これにより、不必要な情報に圧倒されることなく、データセットの関連部分に焦点を当てることができます。
-
df['column_name']を使用して、単一の列を選択します。 -
df[['col1', 'col2']]を使用して、複数の列を選択します。 - 条件に基づいて行をフィルタリングするには、
df[df['age'] > 30]のようなものを試してください。
有用なトリックは、論理演算子を使用して複数の条件を組み合わせることです。
df [（df ['age']> 30）＆（df ['gender'] == 'female'）]]
これにより、30歳以上の女性ユーザーのみが返されます。これは、ターゲット分析に役立つ場合があります。
欠落データの処理
欠損値は、実際のデータセットで一般的な問題です。適切に処理されていない場合、コンピューティング中に誤った結論やエラーにつながる可能性があります。
Pandasは、欠損値を簡単に検出および管理できます。
-
df.isnull()で欠損値を確認してください。 -
df.isnull().sum()を使用して列あたりの欠損値をカウントします。 - 欠損値（
df.dropna()）で行をドロップするか、（df.fillna(0)またはdf.fillna(df.mean())）に記入できます。
特にこれらの行を削除するとデータセットサイズが大幅に削減される場合、欠損値を列の平均または中央値に埋めることが適切なアプローチである場合があります。
ソートとランキング
データのソートは、パターンとスポット外れ値をすばやく理解するのに役立ちます。また、グループ化やランキングなどのさらなる操作を実行する前に必要なステップであることがよくあります。
1つ以上の列でデータフレームを並べ替えることができます。
- ソートに
df.sort_values(by='column_name')を使用します。 -
ascending=Falseを追加して、高から低く並べ替えます。 - マルチカラムのソートの場合：
df.sort_values(by=['col1', 'col2'], ascending=[True, False])
ランキングは、データセットまたはグループ内の行に位置を割り当てることにより、洞察の新しい層を追加します。
df ['rank'] = df ['score']。rank（ascending = false）
これは、たとえば、クラスのトップパフォーマンスの学生を特定するのに役立ちます。
データのグループ化と集約データ
グループ化を使用すると、データのサブセットを個別に分析できます。これは、カテゴリを比較したり、大規模なデータセットを要約する場合に非常に便利です。
groupby()を使用して集約関数を使用します。
df.groupby（ 'category'）['sales']。mean（）
そのラインは、カテゴリごとの平均売上を提供します。
複数の集約を一度に適用することもできます。
-
df.groupby('category').agg({'sales': 'mean', 'profit': 'sum'})
より高度な要約を行うことを検討している場合は、多次元ビューのためにpivot_table()またはcrosstab()を使用することを検討してください。
基本的にそれだけです。これらのコア操作に慣れると、パンダのデータを操作することは第二の性質になります。そして、それはあなたがあなたのデータから本当の価値を抽出し始めるときです。
以上がPython Pandasライブラリを使用してデータフレームを操作しますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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