팬더 데이터 분석 방법은 무엇입니까?

Pandas 데이터 분석 방법에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터 읽기 및 처리 2. 데이터 정렬 및 구성 4. 데이터 피벗 및 피벗 테이블 7. 데이터 지속성 및 저장. Pandas 라이브러리는 데이터 읽기, 처리, 필터링, 정렬, 집계, 피보팅 등 다양한 데이터 분석 및 처리 기능을 제공합니다. 이러한 방법과 기능을 유연하게 사용하면 다양한 유형의 데이터를 쉽게 분석하고 처리할 수 있습니다.

이 튜토리얼의 운영 체제: Windows 10 시스템, DELL G3 컴퓨터.

Pandas는 데이터를 쉽게 처리, 필터링 및 분석할 수 있도록 다양한 강력한 방법과 기능을 제공하는 인기 있는 Python 데이터 분석 라이브러리입니다. 다음은 데이터 분석을 위해 Pandas를 사용할 때 몇 가지 일반적인 방법입니다.

1. 데이터 읽기 및 처리

• 데이터 읽기: read_csv(), read_excel(), read_sql() 및 Pandas 라이브러리의 기타 방법을 사용하여 다른 내용을 읽습니다. 데이터 파일의 종류.

• 데이터 정리: 결측값 채우기, 중복값 삭제, 이상치 처리 등 데이터 전처리

• 데이터 변환: 데이터를 한 형식에서 다른 형식으로 변환합니다(예: CSV 파일을 Excel 파일로 변환).

2. 데이터 필터링 및 선택

• 조건에 따른 필터링: loc 및 iloc 속성과 논리 연산자(예: &, |, ~ 등)를 사용하여 특정 조건을 충족하는 데이터를 필터링합니다.

• 태그 기반 필터링: 특정 태그에 대한 데이터를 필터링하려면 loc 속성을 사용하세요.

• 범위별 필터링: 특정 범위 내의 데이터를 필터링하려면 loc 속성을 사용하세요.

• 다중 조건 필터링: 쿼리 방법을 사용하여 여러 조건을 충족하는 데이터를 필터링합니다.

3. 데이터 정렬 및 구성

• 데이터 정렬: sort_values() 메서드를 사용하여 특정 열 또는 여러 열을 기준으로 데이터를 정렬할 수 있습니다.

• 데이터 랭글링: 데이터를 재구성하거나 재구성합니다(예: 데이터를 와이드 형식에서 긴 형식으로 변환).

4. 데이터 집계 및 그룹화

• 데이터 집계: 데이터에 대한 집계 작업을 수행합니다(예: 각 범주의 평균, 합계 등 계산).

• 데이터 그룹화: groupby() 메서드를 사용하여 데이터를 그룹화하고 각 그룹에 대해 집계 계산을 수행합니다.

• 그룹 통계: 그룹화된 데이터에 대한 통계를 수행합니다. 예를 들어 지역별 평균 인구, GDP 등을 계산합니다.

5. 피벗 데이터 및 피벗 테이블

• 피벗 테이블: Pandas 라이브러리의ivot_table() 메서드를 사용하여 여러 각도에서 데이터를 분석하는 피벗 테이블을 만듭니다.

• 피벗 데이터 변환: 피벗 테이블을 다른 데이터 형식(예: CSV 파일 또는 Excel 파일)으로 변환합니다.

6. 데이터 병합 및 조인

• 데이터 병합: concat() 메서드를 사용하여 특정 행이나 열을 따라 여러 데이터 프레임을 병합합니다.

• 데이터 연결: merge() 메서드를 사용하여 특정 열이나 행에 따라 두 개의 데이터 프레임을 연결합니다.

7. 데이터 지속성 및 저장

• 영구 저장: Pandas 라이브러리의 다양한 방법을 사용하여 데이터를 디스크에 저장합니다. 예를 들어 to_csv(), to_excel(), to_sql() 및 기타 방법을 사용합니다. CSV, Excel, SQL 데이터베이스 및 기타 형식으로 변환됩니다.

• 데이터 읽기: Pandas 라이브러리의 다양한 방법을 사용하여 디스크에서 데이터를 읽습니다. 예를 들어 read_csv(), read_excel(), read_sql() 및 기타 방법을 사용하여 CSV, Excel, SQL 데이터베이스 및 기타 형식을 읽습니다. 데이터.

간단히 말하면 Pandas 라이브러리는 데이터 읽기, 처리, 필터링, 정렬, 집계, 관점 등을 다루는 풍부한 데이터 분석 및 처리 기능을 제공합니다. 이러한 방법과 기능을 활용하면 다양한 유형의 데이터를 쉽게 분석하고 처리할 수 있습니다.

위 내용은 팬더 데이터 분석 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!