Pandas를 사용한 데이터 시각화 및 탐색적 데이터 분석을 위한 팁과 방법

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'日期': ['2020-01-01', '2020-01-02', '2020-01-03', '2020-01-04'],
        '销售额': [100, 200, 150, 180]}
df = pd.DataFrame(data)

# 将日期列转换成日期类型
df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期'])

# 设置日期列为索引
df.set_index('日期', inplace=True)

# 绘制折线图
df.plot()

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'城市': ['北京', '上海', '广州', '深圳'],
        '人口': [2152, 2424, 1348, 1303]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置城市列为索引
df.set_index('城市', inplace=True)

# 绘制柱状图
df.plot(kind='bar')

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'体重': [65, 75, 58, 80, 68],
        '身高': [175, 180, 160, 190, 170]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制散点图
df.plot.scatter(x='身高', y='体重')

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [18, 20, 22, 24],
        '身高': [170, 175, 180, 185]}
df = pd.DataFrame(data)

# 输出年龄的平均值、中位数、最小值、最大值等统计量
print('平均年龄：', df['年龄'].mean())
print('年龄中位数：', df['年龄'].median())
print('最小年龄：', df['年龄'].min())
print('最大年龄：', df['年龄'].max())

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'体重': [65, 75, 58, 80, 68],
        '身高': [175, 180, 160, 190, 170]}
df = pd.DataFrame(data)

# 计算体重和身高的相关系数和协方差
print('相关系数：', df['体重'].corr(df['身高']))
print('协方差：', df['体重'].cov(df['身高']))

import pandas as pd
import numpy as np

# 创建一个包含缺失值的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', np.nan, '赵六'],
        '年龄': [18, 20, np.nan, 24]}
df = pd.DataFrame(data)

# 判断哪些值是缺失值
print(df.isnull())

# 填充缺失值
df.fillna(0, inplace=True)

# 删除包含缺失值的行
df.dropna(inplace=True)