パンダの最も詳細なチュートリアル

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Python はオープンソースであり、優れていますが、オープンソースはそうすることはできません。いくつかの固有の問題: 多くのパッケージが同じことを実行します (または実行しようとします)。 Python を初めて使用する場合、特定のタスクにどのパッケージが最適であるかを知るのは難しいため、経験のある人に教えてもらう必要があります。データ サイエンスには絶対に必要なパッケージが 1 つあり、それは pandas です。

パンダについて最も興味深い点は、内部に多くのパッケージが隠されていることです。これは、他のパッケージの多くの機能を備えたコア パッケージです。これは、パンダを使用するだけで作業を完了できるため、非常に優れています。

pandas は Python の Excel に相当します。pandas はテーブル (つまり、データフレーム) を使用し、データに対してさまざまな変換を実行できますが、他にも多くの機能があります。

すでに Python の使用に慣れている場合は、3 番目の段落に直接ジャンプできます。

始めましょう:

import pandas as pd复制代码

なぜ「p」ではなく「pd」なのかは聞かないでください。それだけです。それを使ってください:)

pandas の最も基本的な関数

Read data

data = pd.read_csv( my_file.csv )
data = pd.read_csv( my_file.csv , sep= ; , encoding= latin-1 , nrows=1000, skiprows=[2,5])复制代码

sep は区切り文字を表します。フランス語のデータを使用する場合、Excel の CSV 区切り文字は「;」であるため、明示的に指定する必要があります。フランス語の文字を読み取るために、エンコードは latin-1 に設定されます。 nrows=1000 は、データの最初の 1000 行を読み取ることを意味します。 Skiprows=[2,5] は、ファイルを読み取るときに 2 行目と 5 行目を削除することを意味します。

• #最も一般的に使用される関数: read_csv、read_excel

• その他の優れた関数: read_clipboard、read_sql

Write data

data.to_csv( my_new_file.csv , index=None)复制代码

データを確認します

行数と列数を指定します

data.describe()复制代码

基本統計データの計算

data.head(3)复制代码

data.loc[8]复制代码

8 行目を印刷します

data.loc[8,  column_1 ]复制代码

「column_1」という名前の列の 8 行目を印刷します

data.loc[range(4,6)]复制代码

4 行目から 6 行目 (左が閉じ、右が開きます) データ サブセット

pandas の基本機能

data[data[ column_1 ]== french ]
data[(data[ column_1 ]== french ) & (data[ year_born ]==1990)]
data[(data[ column_1 ]== french ) & (data[ year_born ]==1990) & ~(data[ city ]== London )]复制代码

data[data[ column_1 ].isin([ french ,  english ])]复制代码

同じ列で複数の OR を使用することに加えて、.isin() 関数を使用することもできます。

matplotlib パッケージにより、この機能が可能になります。冒頭で述べたように、これはパンダで直接使用できます。

data[ column_numerical ].plot()复制代码

().plot() 出力例

data[ column_numerical ].hist()复制代码

データ分布(ヒストグラム)を描画

%matplotlib inline复制代码

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データの更新

data.loc[8,  column_1 ] =  english
将第八行名为 column_1 的列替换为「english」复制代码

data.loc[data[ column_1 ]== french ,  column_1 ] =  French复制代码

data[ column_1 ].value_counts()复制代码

ログイン後にコピー

すべての行、列、またはすべてのデータに対する操作

data[ column_1 ].map(len)复制代码

data[ column_1 ].map(len).map(lambda x: x/100).plot()复制代码

data.apply(sum)复制代码

tqdm、唯一の

在处理大规模数据集时，pandas 会花费一些时间来进行.map()、.apply()、.applymap() 等操作。tqdm 是一个可以用来帮助预测这些操作的执行何时完成的包（是的，我说谎了，我之前说我们只会使用到 pandas）。

from tqdm import tqdm_notebook
tqdm_notebook().pandas()复制代码

用 pandas 设置 tqdm

data[ column_1 ].progress_map(lambda x: x.count( e ))复制代码

用 .progress_map() 代替.map()、.apply() 和.applymap() 也是类似的。

在 Jupyter 中使用 tqdm 和 pandas 得到的进度条

相关性和散射矩阵

data.corr()
data.corr().applymap(lambda x: int(x*100)/100)复制代码

.corr() 会给出相关性矩阵

pd.plotting.scatter_matrix(data, figsize=(12,8))复制代码

散点矩阵的例子。它在同一幅图中画出了两列的所有组合。

pandas 中的高级操作

The SQL 关联

在 pandas 中实现关联是非常非常简单的

data.merge(other_data, on=[ column_1 ,  column_2 ,  column_3 ])复制代码

关联三列只需要一行代码

分组

一开始并不是那么简单，你首先需要掌握语法，然后你会发现你一直在使用这个功能。

data.groupby( column_1 )[ column_2 ].apply(sum).reset_index()复制代码

按一个列分组，选择另一个列来执行一个函数。.reset_index() 会将数据重构成一个表。

正如前面解释过的，为了优化代码，在一行中将你的函数连接起来。

行迭代

dictionary = {}

for i,row in data.iterrows():
 dictionary[row[ column_1 ]] = row[ column_2 ]复制代码

.iterrows() 使用两个变量一起循环：行索引和行的数据 (上面的 i 和 row)

总而言之，pandas 是 python 成为出色的编程语言的原因之一

我本可以展示更多有趣的 pandas 功能，但是已经写出来的这些足以让人理解为何数据科学家离不开 pandas。总结一下，pandas 有以下优点：

• 易用，将所有复杂、抽象的计算都隐藏在背后了；

• 直观；

• 快速，即使不是最快的也是非常快的。

它有助于数据科学家快速读取和理解数据，提高其工作效率

以上がパンダの最も詳細なチュートリアルの詳細内容です。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。