仙尊脔到她哭h粗话h,小蜜桃3,亚洲天然素人无码专区,国产精品久久久久av,成人性生交大片免费

千鋒教育-做有(you)(you)情懷、有(you)(you)良(liang)心、有(you)(you)品質的職業教育機構

手機站
千鋒教育

千鋒學(xue)習站 | 隨(sui)時隨(sui)地免費(fei)學(xue)

千鋒教育

掃(sao)一掃(sao)進入千鋒(feng)手機(ji)站

領取全套視頻
千鋒教育

關注千鋒學習站小程序
隨時隨地免費(fei)學習(xi)課(ke)程

當(dang)前(qian)位置：首頁  >  千鋒問問  > 什么是pandas?pandas常見基本使用方法

什么是pandas?pandas常見基本使用方法

匿名(ming)提(ti)問(wen)者 2023-03-29 11:19:54

請(qing)問什么是pandas?pandas常見(jian)基本使用方法

我要提問

推薦答案

　　Pandas是(shi)一個基于NumPy的Python數(shu)(shu)(shu)據(ju)分(fen)析庫，主要(yao)用于數(shu)(shu)(shu)據(ju)處理、數(shu)(shu)(shu)據(ju)分(fen)析和數(shu)(shu)(shu)據(ju)可(ke)視(shi)化。它提供了一些簡單(dan)易用的數(shu)(shu)(shu)據(ju)結(jie)構和數(shu)(shu)(shu)據(ju)分(fen)析工具，可(ke)以讓用戶快(kuai)速地(di)處理和分(fen)析數(shu)(shu)(shu)據(ju)。下面(mian)是(shi)Pandas常見的基本使用方法(fa)：

　　1.導入pandas庫

21

　　2.讀取數據：可以從(cong)多(duo)種數據(ju)(ju)源讀取(qu)數據(ju)(ju)，包括(kuo)CSV文(wen)件、Excel文(wen)件、SQL數據(ju)(ju)庫(ku)等。

22

　　3.查看數據：可(ke)以(yi)使用(yong)head()、tail()等方法查(cha)看數據的前(qian)幾(ji)行(xing)或后幾(ji)行(xing)。

23

　　4.數據清洗：可以使用dropna()、fillna()等(deng)方法進(jin)行(xing)數據清洗。

24

　　5.數據排序：可(ke)以(yi)使用sort_values()方(fang)法對數據進行排序(xu)。

25

　　6.數據統計：可以使用(yong)describe()、count()等方法對數據進行統(tong)計(ji)。

26

　　7.數據可視化：可以使用Matplotlib、Seaborn等庫(ku)進(jin)行數(shu)據可視化。

27

　　需(xu)要注意的是，Pandas還提供了很多高(gao)級的功(gong)能和方法，比如分組、聚合(he)、透視表、合(he)并等，可以根據(ju)具體需(xu)求進行使(shi)用。

其他答案

  • 　　Pandas中(zhong)的(de)兩種(zhong)(zhong)主要數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)類型是(shi)Series和DataFrame。Series是(shi)一(yi)維數(shu)(shu)(shu)(shu)組，可(ke)(ke)以(yi)(yi)包含各種(zhong)(zhong)類型的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，例(li)如數(shu)(shu)(shu)(shu)字(zi)、字(zi)符串(chuan)、布爾值(zhi)等(deng)等(deng)。DataFrame是(shi)由(you)行和列組成(cheng)的(de)二(er)維表格，可(ke)(ke)以(yi)(yi)存儲具(ju)有共同類型的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)，例(li)如CSV文件讀(du)(du)取(qu)的(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)。在使用(yong)(yong)Pandas進(jin)行數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)分(fen)析時，常(chang)常(chang)需(xu)要使用(yong)(yong)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)讀(du)(du)取(qu)、數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)清(qing)洗(xi)、數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)變換、數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)聚(ju)合以(yi)(yi)及(ji)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)可(ke)(ke)視化(hua)(hua)等(deng)基本(ben)操(cao)作。其中(zhong)，讀(du)(du)取(qu)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)可(ke)(ke)以(yi)(yi)使用(yong)(yong)Pandas中(zhong)的(de)read_csv，read_excel等(deng)函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)。清(qing)洗(xi)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)一(yi)般包括去除(chu)缺失數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)、重復數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)以(yi)(yi)及(ji)異常(chang)值(zhi)等(deng)。數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)變換包括數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)類型轉(zhuan)換、提取(qu)新的(de)特征(zheng)等(deng)。數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)聚(ju)合可(ke)(ke)以(yi)(yi)使用(yong)(yong)groupby函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)實現(xian)。最后，數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)可(ke)(ke)視化(hua)(hua)可(ke)(ke)以(yi)(yi)使用(yong)(yong)Pandas內置的(de)plot函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)展(zhan)示數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)(ju)(ju)趨勢(shi)和關系等(deng)。

  • 　　pandas是(shi)一個用(yong)于(yu)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)分析的(de)(de)Python庫，它基于(yu)NumPy和(he)(he)(he)matplotlib，提(ti)供了高效、靈活(huo)、易(yi)用(yong)的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)結(jie)構(gou)(gou)和(he)(he)(he)函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)。pandas常見的(de)(de)基本使(shi)(shi)(shi)用(yong)方法(fa)有(you)：- 導入pandas模塊(kuai)，一般使(shi)(shi)(shi)用(yong)`import pandas as pd`的(de)(de)語句。- 使(shi)(shi)(shi)用(yong)pandas的(de)(de)兩種主要數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)結(jie)構(gou)(gou)：Series和(he)(he)(he)DataFrame，分別(bie)表(biao)示一維和(he)(he)(he)二維的(de)(de)數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)。可(ke)(ke)以使(shi)(shi)(shi)用(yong)`pd.Series()`和(he)(he)(he)`pd.DataFrame()`來(lai)創(chuang)建這些數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)結(jie)構(gou)(gou)，或者(zhe)使(shi)(shi)(shi)用(yong)`pd.read_csv()`等(deng)(deng)(deng)函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)來(lai)從文件中讀取數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)。- 使(shi)(shi)(shi)用(yong)pandas的(de)(de)索引、切片(pian)、篩選、排序(xu)、分組、聚合等(deng)(deng)(deng)操作(zuo)來(lai)對數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)處理(li)和(he)(he)(he)分析。可(ke)(ke)以使(shi)(shi)(shi)用(yong)`[]`、`loc`、`iloc`等(deng)(deng)(deng)方法(fa)來(lai)訪(fang)問和(he)(he)(he)修改數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)，或者(zhe)使(shi)(shi)(shi)用(yong)`sort_values()`、`groupby()`、`agg()`等(deng)(deng)(deng)函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)來(lai)對數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)排序(xu)、分組和(he)(he)(he)聚合。- 使(shi)(shi)(shi)用(yong)pandas的(de)(de)統計、繪圖、缺失(shi)值(zhi)處理(li)、時間序(xu)列處理(li)等(deng)(deng)(deng)功(gong)能來(lai)對數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)進(jin)(jin)一步的(de)(de)分析和(he)(he)(he)可(ke)(ke)視化。可(ke)(ke)以使(shi)(shi)(shi)用(yong)`describe()`、`plot()`、`fillna()`、`to_datetime()`等(deng)(deng)(deng)函(han)數(shu)(shu)(shu)(shu)來(lai)對數(shu)(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)進(jin)(jin)行(xing)描述(shu)性統計、繪制(zhi)圖表(biao)、填充缺失(shi)值(zhi)、轉換為時間序(xu)列等(deng)(deng)(deng)。

上一篇

物聯網學(xue)習入門怎么(me)開始？

下一篇

python中的字典(dian)是什么意思?怎(zen)樣創建字典(dian)

猜你想問 人工解答