如何进行 pandas 分析 - Python

Pandas 是一个开源的 Python 数据分析工具库，可以用于处理和分析来自各种数据来源的数据集。Pandas 提供了灵活的数据结构，可用于处理结构化、半结构化和非结构化数据。在本文中，我们将介绍如何使用 Pandas 进行基本的数据分析。

安装 Pandas

使用 pip 命令可轻松安装 Pandas：

pip install pandas

导入 Pandas

要使用 Pandas，首先需要在代码中导入它：

import pandas as pd

加载数据

使用 Pandas 可以从各种数据源（例如 CSV 文件和数据库）加载和读取数据。Pandas 提供了多种方法来加载数据，下面是一些示例:

• 从 CSV 文件加载数据：

data = pd.read_csv("data.csv")

• 从 SQL 数据库加载数据：

import sqlite3

conn = sqlite3.connect("database.db")
data = pd.read_sql_query("SELECT * from table_name", conn)

数据基本信息

你可以使用 Pandas 查看、分析和操作数据。在导入数据后，可以使用以下方式了解数据的基本信息：

# 查看前五行数据
data.head()

# 查看后五行数据
data.tail()

# 查看数据形状（行数和列数）
data.shape

# 查看数据描述性统计信息
data.describe()

# 查看数据类型
data.dtypes

数据清洗

在进行数据分析时，通常要对数据进行清洗和转换，以使其适合分析。以下是一些常见的数据清洗操作：

• 删除重复项：

data.drop_duplicates()

• 删除列：

data.drop("column_name", axis=1)

• 填充缺失数据：

data.fillna(value)

• 替换数据：

data.replace(old_value, new_value)

数据筛选

数据筛选是选择特定行或列的过程。Pandas 提供了多种方法来筛选数据。

• 按列名称筛选：

data["column_name"]

• 按条件筛选：

data[data["column_name"] > value]

• 按行号（索引）筛选：

data.loc[row_indexer, column_indexer]

数据转换

处理数据时，有时需要将数据转换为合适的格式。以下是一些常见的数据转换操作：

• 修改列名：

data.rename(columns={"old_name":"new_name"}, inplace=True)

• 将类型转为日期格式：

data["column_name"] = pd.to_datetime(data["column_name"], format="%Y-%m-%d")

• 将数据类型转为其他类型：

data["column_name"].astype("float")

数据分组

分组是根据某些条件将数据分成若干组的过程。Pandas 提供了方便的方法对数据进行分组。

• 按列值分组：

data.groupby("column_name")

• 按多列值分组：

data.groupby(["column_name_1", "column_name_2"])

数据绘图

Pandas 提供了方便的方法进行数据可视化，以下是一些示例：

• 显示柱状图：

data.plot(kind="bar")

• 显示折线图：

data.plot(kind="line")

• 显示散点图：

data.plot(kind="scatter", x="column_name_1", y="column_name_2")

以上就是 Pandas 的基本使用方法。有了这些知识，你可以更轻松地分析和处理数据。