Python Pandas — мощная библиотека, широко используемая для манипулирования и анализа данных. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы и функции, предоставляемые Pandas, а также примеры кода, которые помогут вам овладеть навыками работы с данными с помощью этой универсальной библиотеки.
Содержание:
-
Структуры данных в Pandas
а. Серия
б. Кадр данных -
Чтение и запись данных
а. Чтение данных из файлов CSV
b. Запись данных в файлы CSV -
Отбор и индексирование данных
а. Выбор столбцов
b. Выбор строк
c. Условный выбор
d. Индексирование и нарезка -
Очистка и предварительная обработка данных
а. Обработка недостающих данных
b. Удаление дубликатов
c. Изменение типов данных
d. Переименование столбцов -
Преобразование данных
а. Применение функций к данным
b. Сортировка данных
c. Группировка и агрегирование данных
d. Изменение данных -
Визуализация данных
a. Линейные графики
b. Барные участки
c. Диаграммы рассеяния
d. Гистограммы -
Анализ временных рядов
a. Работа с датами и временем
b. Передискретизация и преобразование частоты -
Расширенные операции
a. Слияние и объединение данных
b. Сводные таблицы
c. Обработка выбросов
d. Обработка больших наборов данных
Python Pandas предоставляет полный набор методов и функций для манипулирования данными, что делает его незаменимым инструментом для любого специалиста по данным или аналитика. В этой статье мы рассмотрели различные аспекты работы с Pandas, включая выбор данных, очистку, преобразование, визуализацию, анализ временных рядов и расширенные операции. Освоив эти методы, вы сможете эффективно решать разнообразные задачи по манипулированию данными.