Pandas数据分析的一些常用小技巧

Pandas数据分析的一些常用小技巧攻略

Pandas 是一个Python中的数据分析库，是数据科学家必须掌握的工具之一。在使用Pandas进行数据分析时，有许多的小技巧能够帮助我们更快、更高效地完成数据处理任务。

本篇攻略将介绍一些Pandas数据分析的常用小技巧，内容包括：

• 数据读取
• 数据预处理
• 数据分析
• 数据可视化

数据读取

Pandas提供了许多方法从文件中加载数据，其中最常用的是使用read_csv方法加载csv格式的数据。读取数据格式程式码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')

数据预处理

缺失值处理

缺失值是数据分析中经常遇到的问题，Pandas提供了许多方法来处理缺失值。我们可以使用isnull方法查找缺失值，使用fillna方法填充缺失值。

#查找缺失值
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan],'B':[5,np.nan,np.nan]}) # 创建数据框
print(df.isnull()) # 查找缺失值

#填充缺失值
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,np.nan],'B':[5,np.nan,np.nan]}) # 创建数据框
df.fillna(0) # 将数据框中的缺失值用0填充

重复值处理

重复值也是数据分析中常见的问题，Pandas提供了drop_duplicates方法来删除重复值。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,1,2,2],'B':[3,3,4,4]}) # 创建数据框
df.drop_duplicates() # 删除重复值

数据分析

筛选行或列

我们可以使用DataFrame中的loc和iloc方法来筛选行或列。loc方法使用标签进行筛选，iloc方法使用位置进行筛选。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2],'B':[3,4]}) # 创建数据框
df.loc[0] # 筛选第0行
df.loc[:, 'A'] # 筛选'A'列

分组统计

分组统计是数据分析中最常用的操作之一。我们可以使用groupby方法来进行分组，然后使用agg方法计算统计值。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':['foo', 'bar', 'foo', 'bar',
                         'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                    'B':['one', 'one', 'two', 'three',
                         'two', 'two', 'one', 'three'],
                    'C':np.random.randn(8),
                    'D':np.random.randn(8)}) # 创建数据框
g = df.groupby('A')
g['C'].agg(['mean', 'min', 'max']) # 计算'C'列的均值、最小值和最大值
g.agg({'C':['mean', 'min'], 'D':'count'}) # 计算'C'列的均值和最小值以及'D'列中的非缺失值数量

数据可视化

数据可视化是数据分析中的重要部分之一，我们可以使用Pandas中的plot方法来制作简单的可视化图表。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':[3,4,5,6]}) # 创建数据框
df.plot(kind='line', x='A', y='B') # 绘制折线图
plt.show()

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A':['foo', 'bar', 'foo', 'bar'],
                    'B':[3,4,5,6], 'C':[1,-2,3,-4]}) # 创建数据框
df.plot(kind='bar', x='A', y=['B', 'C'], stacked=True) # 绘制堆叠条形图
plt.show()

以上就是一些Pandas数据分析的常用小技巧，希望能对大家有所帮助。