如何將Python用於數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作？
Jun 19, 2025 am 01:04 AM
Python是由於Numpy和Pandas而進行數(shù)據(jù)分析的理想選擇。 1）Numpy在快速，多維陣列和矢量化操作（如NP.SQRT（）（）等矢量化操作的數(shù)值計算上均出色。 2）PANDAS處理帶有串聯(lián)和數(shù)據(jù)框架的結構化數(shù)據(jù)，支持加載，清潔，過濾和聚合等任務。 3）他們無縫地一起工作 - Pandas處理數(shù)據(jù)準備，然後Numpy執(zhí)行繁重的計算，結果將結果反饋到PANDAS中進行報告。 4）技巧包括使用jupyter筆記本，學習關鍵的熊貓方法以及了解Numpy基本面以提高數(shù)據(jù)工作流程的效率。
Python已成為數(shù)據(jù)分析的首選語言之一，這在很大程度上要歸功於Numpy和Pandas等庫。這些工具使處理大型數(shù)據(jù)集，有效執(zhí)行計算以及清潔或重塑數(shù)據(jù)更加容易，以進一步使用。
如果您正在使用數(shù)值數(shù)據(jù)或進行探索性分析，那麼您最終將同時使用Numpy和Pandas一起使用 - 它們相互補充。讓我們分解每個如何適應圖片的方式，以及如何有效地開始使用它們。
用numpy處理數(shù)值數(shù)據(jù)
Numpy是Python中科學計算的基礎。從本質上講，它提供了一個功能強大的ndarray對象，使您可以比標準Python列表更有效地使用多維陣列。
為什麼要使用numpy？
它很快 - 用C下的C寫成，並支持矢量化操作。這意味著您可以在整個陣列上進行數(shù)學，而無需編寫循環(huán)。-
常見用例：
- 創(chuàng)建數(shù)組（例如
np.array([1,2,3])） - 生成範圍（
np.arange(0,10)） - 重塑陣列（
arr.reshape(2,3)） - 執(zhí)行元素數(shù)學（
arr * 2，np.sqrt(arr)）
- 創(chuàng)建數(shù)組（例如
例如，如果要計算1到100的數(shù)字的平方根，Numpy將其一行處理：
導入numpy作為NP roots = np.sqrt（np.Arange（1，101））
這種操作將採用更多的行，並使用普通的Python列表較慢。
使用Pandas處理表格數(shù)據(jù)
儘管Numpy非常適合數(shù)組，但Pandas在處理結構化數(shù)據(jù)時會介入 - 考慮電子表格或SQL表。它的兩個主要數(shù)據(jù)結構是Series （如單列）和DataFrame （如整個表格）。
- 關鍵功能：
- 從CSV，Excel文件，SQL數(shù)據(jù)庫等加載數(shù)據(jù)。
- 清潔凌亂的數(shù)據(jù)（缺少值，重複）
- 過濾，分類，分組和聚合
- 時間序列支持
假設您有一個CSV銷售數(shù)據(jù)文件。使用Pandas，您可以快速加載並探索它：
導入大熊貓作為pd df = pd.read_csv（'sales_data.csv'） 打?。╠f.head（））
加載後，您可以做類似的事情：
- 填充缺失值：
df.fillna(0) - 濾波行：
df[df['Region'] == 'East'] - 組和總結：
df.groupby('Product')['Sales'].sum()
在用matplotlib或seaborn可視化數(shù)據(jù)之前或將其餵入機器學習模型之前，它特別方便地準備數(shù)據(jù)。
結合Numpy和Pandas以提高靈活性
一個很大的優(yōu)勢是這兩個圖書館如何輕鬆合作。例如，您可能會使用大熊貓加載和清潔數(shù)據(jù)集，然後將列轉換為numpy數(shù)組以進行繁重的數(shù)學。
典型的工作流程看起來像這樣：
- 加載數(shù)據(jù)
- 使用熊貓方法清潔和預處理
- 將數(shù)據(jù)子集提取為Numpy數(shù)組
- 執(zhí)行計算（例如回歸或統(tǒng)計測試）
- 將結果重新回到報告框架中以進行報告
同樣，許多熊貓功能都接受並返回numpy對象，因此您不必在格式之間不斷轉換。
入門技巧
- 開始小：練習加載和檢查數(shù)據(jù)集，然後再研究複雜的轉換。
- 使用Jupyter筆記本 - 非常適合立即實驗和查看結果。
- 學習常見的熊貓成語，例如
.loc[]vs.iloc[]或如何合併數(shù)據(jù)框架。 - 不要跳過Numpy陣列的基礎知識 - 了解形狀，dtype和廣播會很有幫助。
您無需立即掌握所有內容。專注於使您從原始數(shù)據(jù)更快地洞悉的原因。
基本上，Python成為使用Numpy和Pandas的數(shù)據(jù)任務的堅實工具。它不是太浮華，但是一旦掌握了它，您就會想知道沒有它們的工作方式。
以上是如何將Python用於數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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