Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
Pythonは、NumpyとPandasのためのデータ分析に最適です。 1）numpyは、高速で多次元配列とnp.sqrt（）のようなベクトル化された操作を備えた數(shù)値計算に優(yōu)れています。 2）PANDASは、シリーズとデータフレームを使用して構(gòu)造化されたデータを処理し、読み込み、クリーニング、フィルタリング、集約などのタスクをサポートします。 3）彼らはシームレスに協(xié)力します。Pandasはデータの準(zhǔn)備を処理し、Numpyは大量の計算を?qū)g行し、レポートのためにPandasに結(jié)果を返します。 4）ヒントには、小規(guī)模の開始、Jupyterノートブックの使用、キーパンダメソッドの學(xué)習(xí)、データワークフローの効率を向上させるためのNumpy Fundamentalsの理解が含まれます。
Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリのおかげで、データ分析のための頼りになる言語の1つになりました。これらのツールにより、大規(guī)模なデータセットの処理を容易にし、計算を効率的に実行し、データをクリーニングまたは再構(gòu)成してさらに使用します。
數(shù)値データを使用している場合、または探索的分析を行っている場合は、numpyとpandasの両方を一緒に使用することになる可能性があります。それらはお互いをよく補(bǔ)完します。それぞれが寫真にどのように適合するか、そしてそれらを効果的に使用する方法を分解しましょう。
數(shù)値データをnumpyで処理します
Numpyは、Pythonの科學(xué)コンピューティングの基礎(chǔ)です。そのコアでは、標(biāo)準(zhǔn)のPythonリストよりもはるかに効率的に多次元配列を使用できる強(qiáng)力なndarrayオブジェクトを提供します。
なぜnumpyを使用するのですか？
それは高速です - フードの下でCで書かれています - ベクトル化された操作をサポートします。つまり、ループを書き込むことなく、アレイ全體で數(shù)學(xué)を行うことができます。-
一般的なユースケース：
- 配列の作成（例：
np.array([1,2,3])） - 生成範(fàn)囲（
np.arange(0,10)） - アレイの再形成（
arr.reshape(2,3)） - 要素ごとの數(shù)學(xué)の実行（
arr * 2、np.sqrt(arr)）
- 配列の作成（例：
たとえば、1から100の數(shù)値の正方形の根を計算する場合、numpyは1行で処理します。
npとしてnumpyをインポートします roots = np.sqrt（np.arange（1、101））
この種の操作では、より多くのラインが必要になり、プレーンPythonリストを使用して遅くなります。
Pandasを使用して表形式データを使用します
Numpyは配列に最適ですが、 Pandasは構(gòu)造化されたデータを扱うときに介入します。スプレッドシートやSQLテーブルを考えてください。その2つの主要なデータ構(gòu)造は、 Series （単一の列など）とDataFrame （テーブル全體のような）です。
- 主な機(jī)能：
- CSV、Excelファイル、SQLデータベースなどからのデータのロード。
- 亂雑なデータのクリーニング（欠損値、複製）
- フィルタリング、ソート、グループ化、および集約
- 時系列のサポート
販売データのCSVファイルがあるとしましょう。パンダを使用すると、すぐにロードして探索できます。
PDとしてパンダをインポートします df = pd.read_csv（ 'sales_data.csv'） print（df.head（））
ロードされたら、次のようなことができます。
- 欠損値を埋める：
df.fillna(0) - フィルター行：
df[df['Region'] == 'East'] - グループと要約：
df.groupby('Product')['Sales'].sum()
データをMatplotlibまたはSeabornで視覚化する前に、データを準(zhǔn)備したり、機(jī)械學(xué)習(xí)モデルに供給するのに便利です。
柔軟性のためにNumpyとPandasを組み合わせます
1つの大きな利點(diǎn)は、これら2つのライブラリが簡単に連攜することです。たとえば、Pandasを使用してデータセットをロードしてクリーニングし、列をnumpy配列に変換して重い數(shù)學(xué)を行う場合があります。
典型的なワークフローは次のようになります：
- パンダでデータをロードします
- Pandasメソッドを使用して、清潔で前処理します
- データのサブセットをnumpy配列として抽出します
- 計算を?qū)g行する（回帰や統(tǒng)計テストなど）
- レポートのために結(jié)果をデータフレームに戻します
また、多くのPandas関數(shù)はNumpyオブジェクトを受け入れて返すため、フォーマット間で絶えず変換する必要はありません。
始めるためのヒント
- 小さいことを始める：複雑な変換に飛び込む前に、データセットの読み込みと検査を練習(xí)します。
- jupyterノートブックを使用します - それらは、実験と結(jié)果を即座に見るのに最適です。
-
.loc[]vs.iloc[]などの一般的なパンダイディオム、またはデータフレームをマージする方法を?qū)Wびます。 - Numpyアレイの基本をスキップしないでください。形狀、DTYPE、およびブロードキャストの理解は、かなり後で役立ちます。
一度にすべてをマスターする必要はありません。 RAWデータから洞察まであなたをより速くするものに焦點(diǎn)を當(dāng)てます。
それが基本的に、PythonがNumpyとPandasを使用したデータタスクの強(qiáng)固なツールになる方法です。それは過度に派手ではありませんが、一度それを手に入れると、あなたはそれらなしでどのように働いたのか疑問に思います。
以上がPythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。
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Pythonクラスの多型
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python `@classmethod`デコレーターが説明しました
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