还记得刚入行那会儿 我拿到一个Excel表格里的销售数据 足足有十万条记录。领导让我分析一下各地区的销售趋势。当时的我 还在用Excel一行行地筛选排序 累得要死不说 电脑还卡得要命。同事看不下去了 说你试试Pandas吧。那一刻 我的数据分析人生彻底改变了。
01
Pandas就像是数据界的瑞士军刀。啥都能处理。
它其实就是Python里专门搞数据分析的库 全称是Python Data Analysis Library。可以把它想象成一个超级强化版的Excel 只不过这个Excel是用代码操作的。
最核心的两个概念呢 就是DataFrame和Series。Series像是Excel里的一列数据 DataFrame就是整张表格。
简单吧?
刚开始接触的时候 我总是搞混这两个概念。后来发现 Series就是一维数据 DataFrame是二维表格 这样记就清楚了。
02
实际项目中 Pandas的数据读取功能简直是救命稻草。
比如说我们公司有各种格式的数据文件 CSV的 Excel的 甚至还有JSON格式的。以前处理这些 要用不同的工具 麻烦得要死。
现在用Pandas 一个read_csv函数就搞定CSV文件 read_excel处理Excel read_json搞定JSON。统一的接口 统一的操作方式。
有一次我处理一个200MB的CSV文件 用Excel直接崩溃了。用Pandas几秒钟就读进来了 而且还能指定只读某几列 节省内存。
真香。
最关键的是 读进来的数据可以直接进行各种操作 不用再转换格式。
03
数据清洗这块 Pandas真的是太贴心了。
现实中的数据 十有八九都是脏的。缺失值 重复数据 格式不统一 这些问题每天都在遇到。
我记得有个项目 客户给的数据里缺失值用的是各种奇怪的标记 有的是"NULL" 有的是"--" 还有的直接是空字符串。
用Pandas处理这种情况 先用replace函数把各种奇怪标记统一替换成NaN 然后用dropna删除或者fillna填充。几行代码就搞定了。
重复数据也一样 drop_duplicates函数一调用 瞬间清理干净。
数据类型转换也很方便 astype函数可以把字符串转数字 把数字转日期 想怎么转就怎么转。
04
数据分析的核心功能更是强大到没朋友。
分组统计这个功能 我用得最多。groupby函数可以按照任意列分组 然后进行各种统计计算。
比如分析各个城市的销售额 一个groupby配合sum函数就出结果了。想看平均值用mean 想看最大值用max 想看计数用count。
透视表功能也特别实用 pivot_table函数可以快速生成交叉统计表 比Excel的透视表还要灵活。
还有数据合并 merge函数可以像SQL的join一样把两个表关联起来。left join right join inner join outer join 各种连接方式都支持。
真的很强。
05
说到性能优化 这里面学问可大了。
刚开始用Pandas的时候 我总是用for循环遍历DataFrame 那速度真的是慢得要死。后来才知道 Pandas的vectorized操作比循环快几十倍。
比如要给某一列的所有值加1 直接df['column'] = df['column'] + 1就行了 不要用循环一个个加。
内存使用也有技巧 读取大文件时可以用chunksize参数分块读取 避免内存爆炸。
还有一个很重要的点 就是选择合适的数据类型。默认情况下 整数会用int64 但很多时候int32甚至int16就够了 能节省一半的内存。
数据索引也很关键 设置好索引可以大大提高查询速度。
现在想想 当初如果没有遇到Pandas 我可能还在Excel里苦苦挣扎呢。这个工具真的改变了我对数据分析的认知。
从基础的数据读取到复杂的统计分析 从简单的数据清洗到高级的数据建模 Pandas都能胜任。掌握了它 基本上就拿到了数据科学领域的入场券。
当然了 学习Pandas也不是一蹴而就的事情 需要在实际项目中不断练习和总结。但只要坚持下去 你会发现数据分析原来可以这么简单这么有趣。
以上就是“Python数据分析神器Pandas完全指南:从零基础到数据科学专家的必备技能”的详细内容,想要了解更多Python教程欢迎持续关注编程学习网。
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