Python 2.x でのデータ分析に pandas モジュールを使用する方法-Python チュートリアル-php.cn

Python 2.x でのデータ分析に pandas モジュールを使用する方法

王林

リリース： 2023-08-02 12:39:18

オリジナル

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Python 2 でのデータ分析に pandas モジュールを使用する方法.x

概要:
データ分析とデータ処理のプロセスにおいて、pandas は非常に強力で一般的に使用される Python ライブラリです。高速かつ効率的なデータ処理と分析のためのデータ構造とデータ分析ツールを提供します。この記事では、Python 2.x でのデータ分析にパンダを使用する方法を紹介し、いくつかのコード例を読者に提供します。

パンダのインストール:
始める前に、まずパンダライブラリをインストールする必要があります。ターミナルまたはコマンドプロンプトから次のコマンドを入力してインストールできます:

pip install pandas

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データ構造:
pandas には 2 つの主要なデータ構造があります: 1) シリーズ、2) データフレーム。

Series は、Excel の列に似たインデックス付き 1 次元配列構造です。コード例:

import pandas as pd

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

print(data)

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出力結果:

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

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DataFrame は、Excel のテーブルに似た 2 次元のテーブル構造です。コード例:

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)

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出力結果:

   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

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データの読み取りと書き込み:
pandas は、CSV ファイル、Excel ファイル、SQL データベースなどを含む複数のデータ形式を読み取りおよび書き込みできます。

CSV ファイルの読み取り例:

import pandas as pd

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

print(data.head())

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Excel ファイルの読み取り例:

import pandas as pd

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

print(data.head())

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データ分析と処理:
pandas は、データ分析や分析のために多くの強力な関数とメソッドを提供します。処理。

データ統計分析の例:

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())

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データのフィルタリングと並べ替えの例:

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())

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データのグループ化と集計の例:

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)

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データは CSV またはExcel ファイルの例:

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)

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概要:
pandas は、Python 2.x で一般的に使用されるデータ分析ライブラリです。この記事では、pandas のインストール方法と一般的なデータ構造、データの読み取りと書き込みの方法、およびデータの分析と処理の一般的な方法を紹介します。読者は、自分のニーズに応じてデータの分析と処理にパンダを柔軟に使用できます。

以上、Python 2.x でのデータ分析に pandas モジュールを使用する方法についての記事の紹介でした。

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