“Изучение возможностей Pandas: руководство по анализу исторических данных”

Pandas – популярная библиотека Python, предоставляющая мощные инструменты для манипулирования и анализа данных. В этой статье блога мы окунемся в мир анализа исторических данных с помощью Pandas. Так что хватайте шляпу программиста и начнем!

1. Чтение исторических данных.
   Чтобы начать анализ исторических данных, нам нужно загрузить наши данные в Pandas. Одним из распространенных методов является чтение данных из файла CSV с помощью функции read_csv():

import pandas as pd
data = pd.read_csv('historical_data.csv')

2. Изучение набора данных.
   После загрузки данных важно почувствовать набор данных. Вот несколько полезных методов, которые помогут вам изучить исторические данные:

• head(): отображает первые несколько строк набора данных.
• tail(): показывает несколько последних строк набора данных.
• info(). Предоставляет сводную информацию о наборе данных, включая типы данных каждого столбца.
• describe(): генерирует описательную статистику набора данных, например среднее значение, стандартное отклонение и т. д.

print(data.head())
print(data.tail())
print(data.info())
print(data.describe())

3. Фильтрация данных.
   Чтобы извлечь определенные фрагменты исторических данных, Pandas предлагает различные методы фильтрации. Вот несколько часто используемых:

• loc[]: позволяет фильтровать данные по ярлыкам.
• iloc[]: включает фильтрацию на основе целочисленных позиций.

# Filter data for a specific date range
filtered_data = data.loc[(data['date'] >= '2010-01-01') & (data['date'] <= '2019-12-31')]
# Filter data for a specific column value
filtered_data = data.loc[data['category'] == 'finance']

4. Обработка отсутствующих данных.
   Обработка отсутствующих данных является распространенной проблемой при анализе исторических данных. Pandas предоставляет методы для эффективной обработки пропущенных значений:

• isnull(): определяет недостающие значения в наборе данных.
• fillna(): заполняет пропущенные значения указанным значением или стратегией, например средним значением или медианой.

# Check for missing values
print(data.isnull().sum())
# Fill missing values with the mean
data['column_name'].fillna(data['column_name'].mean(), inplace=True)

5. Агрегация данных.
   Агрегация исторических данных позволяет нам получать значимую информацию. Вот несколько методов агрегирования данных:

• groupby(): группирует данные на основе одного или нескольких столбцов и выполняет агрегатные функции, такие как сумма, среднее значение и т. д.
• resample(): выполняет повторную выборку данных на основе указанной временной частоты.

# Group data by category and calculate the average value
grouped_data = data.groupby('category')['value'].mean()
# Resample data to monthly frequency and calculate the sum
monthly_data = data.resample('M').sum()

Pandas предлагает богатый набор методов для исследования, фильтрации, обработки недостающих данных и агрегирования исторических данных. Вооружившись этими методами, вы сможете раскрыть ценную информацию, скрытую в ваших наборах данных. Так что начните анализировать и раскрывать истории, которые содержатся в ваших исторических данных, с помощью Pandas!