Python sangat sesuai untuk analisis data kerana numpy dan panda. 1) Numpy unggul pada perhitungan berangka dengan susunan cepat, pelbagai dimensi dan operasi vektor seperti np.sqrt (). 2) Pandas mengendalikan data berstruktur dengan siri dan data, tugas -tugas sokongan seperti memuatkan, membersihkan, menapis, dan agregasi. 3) Mereka bekerjasama dengan lancar -Pandas mengendalikan persiapan data, maka Numpy melakukan pengiraan berat, dengan hasil yang dimasukkan ke dalam panda untuk melaporkan. 4) Petua termasuk memulakan kecil, menggunakan buku nota Jupyter, kaedah pandas utama pembelajaran, dan memahami asas -asas Numpy untuk kecekapan yang lebih baik dalam aliran kerja data.

Python telah menjadi salah satu daripada bahasa untuk analisis data, sebahagian besarnya terima kasih kepada perpustakaan seperti numpy dan panda. Alat ini menjadikannya lebih mudah untuk mengendalikan dataset yang besar, melakukan pengiraan dengan cekap, dan membersihkan atau membentuk semula data untuk kegunaan selanjutnya.

Sekiranya anda bekerja dengan data berangka atau melakukan analisis penerokaan, kemungkinan anda akan menggunakan kedua -dua Numpy dan Pandas bersama -sama - mereka saling melengkapi dengan baik. Mari kita pecahkan bagaimana masing -masing sesuai dengan gambar dan bagaimana anda boleh mula menggunakannya dengan berkesan.

Mengendalikan data berangka dengan numpy

Numpy adalah asas untuk pengkomputeran saintifik di Python. Pada terasnya, ia menyediakan objek ndarray yang kuat yang membolehkan anda bekerja dengan array pelbagai dimensi jauh lebih cekap daripada senarai python standard.

• Mengapa menggunakan numpy?
  Ia pantas - ditulis di C di bawah tudung - dan menyokong operasi vektor. Ini bermakna anda boleh melakukan matematik di seluruh tatasusunan tanpa menulis gelung.

• Kes penggunaan biasa:

  • Membuat tatasusunan (misalnya, np.array([1,2,3]) )
  • Menjana julat ( np.arange(0,10) )
  • Menyusun semula susunan ( arr.reshape(2,3) )
  • Melakukan matematik yang bijak elemen ( arr * 2 , np.sqrt(arr) )

Sebagai contoh, jika anda ingin mengira akar persegi nombor dari 1 hingga 100, Numpy mengendalikannya dalam satu baris:

 import numpy sebagai np
akar = np.sqrt (np.arange (1, 101))

Operasi semacam ini akan mengambil lebih banyak garis dan berjalan lebih perlahan menggunakan senarai Python biasa.

Bekerja dengan data jadual menggunakan panda

Walaupun Numpy sangat bagus untuk tatasusunan, langkah Pandas ketika anda berurusan dengan data berstruktur - berfikir spreadsheet atau jadual SQL. Dua struktur data utamanya adalah Series (seperti lajur tunggal) dan DataFrame (seperti jadual keseluruhan).

• Ciri -ciri utama:
  • Memuatkan data dari CSV, fail Excel, pangkalan data SQL, dll.
  • Membersihkan data berantakan (nilai yang hilang, pendua)
  • Penapisan, penyortiran, pengumpulan, dan agregat
  • Sokongan Siri Masa

Katakan anda mempunyai fail CSV data jualan. Dengan panda, anda boleh memuatkan dan meneroka dengan cepat:

 Import Pandas sebagai PD
df = pd.read_csv ('sales_data.csv')
cetak (df.head ())

Setelah dimuatkan, anda boleh melakukan perkara seperti:

• Isi nilai yang hilang: df.fillna(0)
• Barisan penapis: df[df['Region'] == 'East']
• Kumpulan dan meringkaskan: df.groupby('Product')['Sales'].sum()

Ia amat berguna untuk menyediakan data sebelum menggambarkannya dengan Matplotlib atau Seaborn, atau memberi makan kepada model pembelajaran mesin.

Menggabungkan numpy dan panda untuk fleksibiliti

Satu kelebihan besar adalah betapa mudahnya kedua -dua perpustakaan ini bekerjasama. Sebagai contoh, anda mungkin menggunakan panda untuk memuatkan dan membersihkan dataset anda, kemudian tukar lajur ke array numpy untuk melakukan matematik berat.

Aliran kerja biasa boleh kelihatan seperti ini:

• Memuatkan data dengan panda
• Bersih dan Preprocess Menggunakan Kaedah Pandas
• Ekstrak subset data sebagai array numpy
• Melakukan perhitungan (seperti regresi atau ujian statistik)
• Bawa hasil kembali ke dalam data data untuk melaporkan

Juga, banyak fungsi Pandas menerima dan mengembalikan objek numpy, jadi anda tidak perlu sentiasa menukar antara format.

Petua untuk Bermula

• Mulakan Kecil: Amalan Memuatkan dan Memeriksa dataset sebelum menyelam ke transformasi kompleks.
• Gunakan buku nota Jupyter - mereka sempurna untuk bereksperimen dan melihat hasil dengan serta -merta.
• Ketahui idiom pandas biasa, seperti .loc[] vs .iloc[] , atau bagaimana untuk menggabungkan dataframe.
• Jangan melangkau asas -asas array numpy - memahami bentuk, dtype, dan penyiaran membantu banyak kemudian.

Anda tidak perlu menguasai semuanya sekaligus. Fokus pada apa yang membawa anda dari data mentah ke pandangan lebih cepat.

Itulah pada dasarnya bagaimana Python menjadi alat yang kukuh untuk tugas data menggunakan numpy dan panda. Ia tidak terlalu mencolok, tetapi sebaik sahaja anda mendapat sambutan hangat, anda akan tertanya -tanya bagaimana anda pernah bekerja tanpa mereka.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Python boleh digunakan untuk analisis data dan manipulasi dengan perpustakaan seperti numpy dan panda?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!