Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능은 무엇입니까?

pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 함수는 다음과 같습니다. 1. read_csv() 및 read_excel() 함수 2. head() 및 tail() 함수 4. explain() 함수 등 자세한 소개: 1. read_csv() 및 read_excel() 함수 이 두 함수는 CSV 및 Excel 파일에서 데이터를 읽는 데 사용되며 추가 데이터 분석을 용이하게 하기 위해 데이터를 데이터 프레임 개체로 읽을 수 있습니다. () 기능 등

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

Pandas는 일반적으로 사용되는 많은 기능을 제공하는 강력한 Python 데이터 분석 라이브러리입니다. 다음은 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 함수입니다:

1, read_csv() 및 read_excel() 함수

이 두 함수는 CSV 및 Excel 파일에서 데이터를 읽는 데 사용됩니다. 추가 데이터 분석을 용이하게 하기 위해 DataFrame 개체로 데이터를 읽을 수 있습니다.

샘플 코드:

import pandas as pd  
  
df = pd.read_csv('file_path.csv')  # 从CSV文件中读取数据  
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1')  # 从名为'Sheet1'的Excel工作表中读取数据

2, head() 및 tail() 함수

이 두 함수는 데이터 프레임의 처음 n 행 또는 마지막 n 행의 데이터를 얻는 데 사용됩니다. 전체 데이터 세트를 메모리에 로드하지 않고도 데이터 세트의 처음 또는 마지막 몇 행을 쉽게 볼 수 있습니다.

샘플 코드:

import pandas as pd  
  
df = pd.read_csv('file_path.csv')  
df.head(5)  # 获取前5行数据  
df.tail(3)  # 获取后3行数据

3.info() 함수

info() 함수는 데이터 프레임의 모양, 열 이름, 각 열의 데이터 유형 등을 포함하여 데이터 프레임의 기본 정보를 제공할 수 있습니다. 이는 데이터 프레임의 구조를 빠르게 이해하는 데 도움이 됩니다.

샘플 코드:

import pandas as pd  
  
df = pd.read_csv('file_path.csv')  
df.info()  # 查看数据框的基本信息

4. explain() 함수

explain() 함수는 개수, 평균, 표준 편차, 최소값, 최대값을 포함하여 데이터 프레임의 각 데이터 열에 대한 설명적인 통계 정보를 제공할 수 있습니다. 등. 이는 데이터 프레임의 각 열에 있는 데이터 분포를 빠르게 이해하는 데 도움이 됩니다.

샘플 코드:

import pandas as pd  
  
df = pd.read_csv('file_path.csv')  
df.describe()  # 查看数据框中每列数据的描述性统计信息

위 내용은 Pandas 라이브러리에서 일반적으로 사용되는 기능은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!