développement back-end
Tutoriel Python
EXPLORATION DE DONNéES AVEC PANDAS?: GUIDE DU DéBUTANT
Exploration de données avec Pandas?: guide du débutant
Présentation
Dans le monde de la science des données, Pandas est l'un des outils les plus puissants de manipulation et d'analyse de données en Python.
Construit sur la bibliothèque NumPy, Pandas fournit des structures de données et des fonctions
qui rendent l'analyse des données rapide et facile, du chargement des ensembles de données à leur transformation et à leur synthèse.
Si vous débutez en science des données ou en Python, ce guide vous présentera les bases de l'exploration de données avec Pandas, couvrant les techniques essentielles fondamentales à tout projet de données.
Dans ce guide, nous examinerons?:
?Comment charger des données dans Pandas
?Méthodes de base pour inspecter et explorer les données
?Techniques de filtrage, de tri et de synthèse des données
?Gestion des valeurs manquantes
Passons à l'exploration des données avec Pandas?!
Chargement des données
La première étape de tout projet d'analyse de données consiste à charger vos données dans un Pandas DataFrame, qui est le
structure de données primaire dans Pandas.
Les DataFrames sont des structures bidimensionnelles qui stockent les données dans des lignes et des colonnes, un peu comme une feuille de calcul.
Pour installer pandas sur python, utilisez cette commande?:
py -m pip installer pandas
(Assurez-vous que le PC est connecté au WiFi pour télécharger des pandas)
Chargement de fichiers CSV et Excel
Pour charger un jeu de données, nous pouvons utiliser la fonction pd.read_csv() pour les fichiers CSV ou pd.read_excel() pour
Fichiers Excel.
importer des pandas en tant que PD
Pour charger un fichier CSV
df = pd.readcsv('chemin/vers/votre/fichier.csv')
Pour charger un fichier Excel
df = pd.readexcel('chemin/vers/votre/fichier.xlsx')
Après avoir chargé les données, le DataFrame df contiendra l'ensemble de données, prêt pour l'exploration et la manipulation.
Exploration des données
Une fois les données chargées, l'étape suivante consiste à les explorer et à avoir une idée de leur structure, de leur contenu et des problèmes potentiels.
Voici quelques méthodes de base pour inspecter vos données?:
Inspection des premières rangées
Pour voir le haut de l’ensemble de données, utilisez la méthode head(). Par défaut, il affiche les cinq premières lignes, mais vous
peut spécifier un numéro différent.
Pour afficher les 5 premières lignes
imprimer(df.head())
De même, vous pouvez utiliser tail() pour afficher les dernières lignes.
Vérification de la structure et des types de données
Pour voir un résumé de votre ensemble de données, y compris les noms de colonnes, les types de données et les valeurs non nulles, utilisez le
méthode info().
Pour obtenir un résumé du DataFrame
imprimer(df.info())
Cela fournit un aper?u rapide de l'ensemble de données et peut vous aider à identifier les colonnes contenant des données manquantes ou des types de données inattendus.
Statistiques récapitulatives
Pour les données numériques, décrire() fournit des statistiques récapitulatives telles que les valeurs moyennes, médianes, minimales et maximales.
Pour obtenir des statistiques récapitulatives
print(df.describe())
Manipulation des données de base
L'exploration des données nécessite souvent de filtrer, trier et résumer les données pour obtenir des informations.
Pandas rend cela facile avec quelques méthodes intégrées.
Filtrage des données
Vous pouvez filtrer les lignes en fonction de conditions à l'aide de la fonction loc[] ou en appliquant des conditions directement sur le DataFrame.
Pour filtrer les lignes où une colonne remplit une condition
filtereddf = df[df['nom de colonne'] > une valeur]
Ou, en utilisant loc[]
filtered_df = df.loc[df['column_name'] > some_value]
Tri des données
Pour trier les données selon une colonne spécifique, utilisez la méthode sort_values(). Vous pouvez trier par ordre croissant ou décroissant.
Pour trier par colonne par ordre croissant
sorted_df = df.sort_values(by='column_name')
Pour trier une colonne par ordre décroissant
sorted_df = df.sort_values(by='column_name', ascending=False)
Résumé des données
La fonction groupby() est utile pour résumer les données. Par exemple, vous pouvez calculer la moyenne d'un
colonne pour chaque catégorie dans une autre colonne.
POUR regrouper par une colonne et calculer la moyenne d'une autre colonne
groupeddf = df.groupby('categorycolumn')['numericcolumn'].mean()
Gestion des données manquantes
Les données manquantes sont un problème courant dans les ensembles de données du monde réel, et Pandas propose plusieurs fa?ons de le gérer.
Suppression des valeurs manquantes
Si une ligne ou une colonne comporte des valeurs manquantes et que vous souhaitez la supprimer, utilisez dropna().
Supprimez les lignes avec des valeurs manquantes
dfdropped = df.dropna()
Supprimez les colonnes avec des valeurs manquantes
dfdropped = df.dropna(axis=1)
Remplir les valeurs manquantes
Pour remplacer les valeurs manquantes par une valeur spécifique (par exemple, la moyenne de la colonne), utilisez fillna().
Remplissez les valeurs manquantes avec la moyenne d'une colonne
df['nom de colonne'].fillna(df['nom de colonne'].mean(), inplace=True)
La gestion appropriée des données manquantes est cruciale pour éviter les erreurs et garantir la qualité de votre analyse.
Conclusion
La ma?trise de Pandas est essentielle pour tout projet de science des données, car elle vous permet d'explorer, de nettoyer et de
transformer efficacement les données. Dans ce guide, nous avons expliqué comment charger des données, les inspecter, exécuter des données de base
manipulation et gestion des valeurs manquantes, toutes des étapes fondamentales de l’exploration des données. Au fur et à mesure que vous avancez,
Pandas offre des fonctionnalités encore plus puissantes pour l'analyse et la manipulation de données complexes.
Pour en savoir plus, vous pouvez consulter la documentation officielle de Pandas ou explorer plus de tutoriels sur
Site de documentation officiel de Python.
Avec ces bases, vous êtes prêt à commencer votre voyage dans l'exploration de données avec Pandas. Récupérez un ensemble de données
à partir d'une source comme Kaggle ou le UCI Machine Learning Repository et mettre ces techniques en pratique.
écrit par?:Aniekpeno Thompson
Un passionné passionné de Data Science Explorons ensemble l'avenir de la science des données
https://wwwlinkedincom/in/anekpenothompson80370a262
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!
Outils d'IA chauds
Undress AI Tool
Images de déshabillage gratuites
Undresser.AI Undress
Application basée sur l'IA pour créer des photos de nu réalistes
AI Clothes Remover
Outil d'IA en ligne pour supprimer les vêtements des photos.
Clothoff.io
Dissolvant de vêtements AI
Video Face Swap
échangez les visages dans n'importe quelle vidéo sans effort grace à notre outil d'échange de visage AI entièrement gratuit?!
Article chaud
Outils chauds
Bloc-notes++7.3.1
éditeur de code facile à utiliser et gratuit
SublimeText3 version chinoise
Version chinoise, très simple à utiliser
Envoyer Studio 13.0.1
Puissant environnement de développement intégré PHP
Dreamweaver CS6
Outils de développement Web visuel
SublimeText3 version Mac
Logiciel d'édition de code au niveau de Dieu (SublimeText3)
Comment gérer l'authentification de l'API dans Python
Jul 13, 2025 am 02:22 AM
La clé pour gérer l'authentification de l'API est de comprendre et d'utiliser correctement la méthode d'authentification. 1. Apikey est la méthode d'authentification la plus simple, généralement placée dans l'en-tête de demande ou les paramètres d'URL; 2. BasicAuth utilise le nom d'utilisateur et le mot de passe pour la transmission de codage Base64, qui convient aux systèmes internes; 3. OAuth2 doit d'abord obtenir le jeton via client_id et client_secret, puis apporter le Bearertoken dans l'en-tête de demande; 4. Afin de gérer l'expiration des jetons, la classe de gestion des jetons peut être encapsulée et rafra?chie automatiquement le jeton; En bref, la sélection de la méthode appropriée en fonction du document et le stockage en toute sécurité des informations clés sont la clé.
Expliquez les assertions Python.
Jul 07, 2025 am 12:14 AM
Assert est un outil d'affirmation utilisé dans Python pour le débogage et lance une affirmation d'établissement lorsque la condition n'est pas remplie. Sa syntaxe est affirmer la condition plus les informations d'erreur facultatives, qui conviennent à la vérification de la logique interne telle que la vérification des paramètres, la confirmation d'état, etc., mais ne peuvent pas être utilisées pour la sécurité ou la vérification des entrées des utilisateurs, et doit être utilisée en conjonction avec des informations d'invite claires. Il n'est disponible que pour le débogage auxiliaire au stade de développement plut?t que pour remplacer la manipulation des exceptions.
Comment itérer sur deux listes à la fois Python
Jul 09, 2025 am 01:13 AM
Une méthode courante pour parcourir deux listes simultanément dans Python consiste à utiliser la fonction zip (), qui appariera plusieurs listes dans l'ordre et sera la plus courte; Si la longueur de liste est incohérente, vous pouvez utiliser itertools.zip_langest () pour être le plus long et remplir les valeurs manquantes; Combiné avec enumerate (), vous pouvez obtenir l'index en même temps. 1.zip () est concis et pratique, adapté à l'itération des données appariées; 2.zip_langest () peut remplir la valeur par défaut lorsqu'il s'agit de longueurs incohérentes; 3. L'énumération (zip ()) peut obtenir des indices pendant la traversée, en répondant aux besoins d'une variété de scénarios complexes.
Que sont les indices de type Python?
Jul 07, 2025 am 02:55 AM
TypeHintsInpythonsolvetheproblebandofambigu?té et opposant à un montant de type de type parallèlement au développement de l'aménagement en fonction des types de type.
Que sont les itérateurs Python?
Jul 08, 2025 am 02:56 AM
Inpython, itérateurslawjectsThatallowloopingthroughCollectionsbyImpleting __iter __ () et__Next __ (). 1) iteratorsworkVeatheitorat
Tutoriel Python Fastapi
Jul 12, 2025 am 02:42 AM
Pour créer des API modernes et efficaces à l'aide de Python, FastAPI est recommandé; Il est basé sur des invites de type Python standard et peut générer automatiquement des documents, avec d'excellentes performances. Après avoir installé FastAPI et ASGI Server Uvicorn, vous pouvez écrire du code d'interface. En définissant les itinéraires, en écrivant des fonctions de traitement et en renvoyant des données, les API peuvent être rapidement construites. Fastapi prend en charge une variété de méthodes HTTP et fournit des systèmes de documentation SwaggerUI et Redoc générés automatiquement. Les paramètres d'URL peuvent être capturés via la définition du chemin, tandis que les paramètres de requête peuvent être implémentés en définissant des valeurs par défaut pour les paramètres de fonction. L'utilisation rationnelle des modèles pydantiques peut aider à améliorer l'efficacité du développement et la précision.
Comment tester une API avec Python
Jul 12, 2025 am 02:47 AM
Pour tester l'API, vous devez utiliser la bibliothèque des demandes de Python. Les étapes consistent à installer la bibliothèque, à envoyer des demandes, à vérifier les réponses, à définir des délais d'attente et à réessayer. Tout d'abord, installez la bibliothèque via PiPinstallRequests; Utilisez ensuite les demandes.get () ou les demandes.Post () et d'autres méthodes pour envoyer des demandes GET ou POST; Vérifiez ensuite la réponse.status_code et la réponse.json () pour vous assurer que le résultat de retour est en conformité avec les attentes; Enfin, ajoutez des paramètres de délai d'expiration pour définir l'heure du délai d'expiration et combinez la bibliothèque de réessayer pour obtenir une nouvelle tentative automatique pour améliorer la stabilité.
Portée variable python dans les fonctions
Jul 12, 2025 am 02:49 AM
Dans Python, les variables définies à l'intérieur d'une fonction sont des variables locales et ne sont valides que dans la fonction; Les variables globales sont définies à l'extérieur qui peuvent être lues n'importe où. 1. Les variables locales sont détruites lors de l'exécution de la fonction; 2. La fonction peut accéder aux variables globales mais ne peut pas être modifiée directement, donc le mot-clé global est requis; 3. Si vous souhaitez modifier les variables de fonction externes dans les fonctions imbriquées, vous devez utiliser le mot-clé non local; 4. Les variables avec le même nom ne se affectent pas dans différentes lunettes; 5. Global doit être déclaré lors de la modification des variables globales, sinon une erreur non liée à la dorsale sera augmentée. Comprendre ces règles permet d'éviter les bogues et d'écrire des fonctions plus fiables.
