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目錄
用numpy處理數值數據
使用Pandas處理表格數據
結合Numpy和Pandas以提高靈活性
入門技巧
首頁 后端開發(fā) Python教程 如何將Python用于數據分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作?

如何將Python用于數據分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作?

Jun 19, 2025 am 01:04 AM
python 數據分析

Python是由于Numpy和Pandas而進行數據分析的理想選擇。 1)Numpy在快速,多維陣列和矢量化操作(如NP.SQRT()()等矢量化操作的數值計算上均出色。 2)PANDAS處理帶有串聯和數據框架的結構化數據,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處理數據準備,然后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基本面以提高數據工作流程的效率。

如何將Python用于數據分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作?

Python已成為數據分析的首選語言之一,這在很大程度上要歸功于Numpy和Pandas等庫。這些工具使處理大型數據集,有效執(zhí)行計算以及清潔或重塑數據更加容易,以進一步使用。

如果您正在使用數值數據或進行探索性分析,那么您最終將同時使用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處理數值數據

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。

  • 為什么要使用numpy?
    它很快 - 用C下的C寫成,并支持矢量化操作。這意味著您可以在整個陣列上進行數學,而無需編寫循環(huán)。

  • 常見用例:

    • 創(chuàng)建數組(例如np.array([1,2,3])
    • 生成范圍( np.arange(0,10)
    • 重塑陣列( arr.reshape(2,3)
    • 執(zhí)行元素數學( arr * 2 , np.sqrt(arr)

例如,如果要計算1到100的數字的平方根,Numpy將其一行處理:

導入numpy作為NP
roots = np.sqrt(np.Arange(1,101))

這種操作將采用更多的行,并使用普通的Python列表較慢。


使用Pandas處理表格數據

盡管Numpy非常適合數組,但Pandas在處理結構化數據時會介入 - 考慮電子表格或SQL表。它的兩個主要數據結構是Series (如單列)和DataFrame (如整個表格)。

  • 關鍵功能:
    • 從CSV,Excel文件,SQL數據庫等加載數據。
    • 清潔凌亂的數據(缺少值,重復)
    • 過濾,分類,分組和聚合
    • 時間序列支持

假設您有一個CSV銷售數據文件。使用Pandas,您可以快速加載并探索它:

導入大熊貓作為pd
df = pd.read_csv('sales_data.csv')
打?。╠f.head())

加載后,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可視化數據之前或將其喂入機器學習模型之前,它特別方便地準備數據。


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松合作。例如,您可能會使用大熊貓加載和清潔數據集,然后將列轉換為numpy數組以進行繁重的數學。

典型的工作流程看起來像這樣:

  • 加載數據
  • 使用熊貓方法清潔和預處理
  • 將數據子集提取為Numpy數組
  • 執(zhí)行計算(例如回歸或統計測試)
  • 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并返回numpy對象,因此您不必在格式之間不斷轉換。


入門技巧

  • 開始?。壕毩暭虞d和檢查數據集,然后再研究復雜的轉換。
  • 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[]或如何合并數據框架。
  • 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。專注于使您從原始數據更快地洞悉的原因。


基本上,Python成為使用Numpy和Pandas的數據任務的堅實工具。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用于數據分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作?的詳細內容。更多信息請關注PHP中文網其他相關文章!

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