Pythonは、NumpyとPandasのためのデータ分析に最適です。 1）numpyは、高速で多次元配列とnp.sqrt（）のようなベクトル化された操作を備えた數(shù)値計算に優(yōu)れています。 2）PANDASは、シリーズとデータフレームを使用して構(gòu)造化されたデータを処理し、読み込み、クリーニング、フィルタリング、集約などのタスクをサポートします。 3）彼らはシームレスに協(xié)力します。Pandasはデータの準備を処理し、Numpyは大量の計算を?qū)g行し、レポートのためにPandasに結(jié)果を返します。 4）ヒントには、小規(guī)模の開始、Jupyterノートブックの使用、キーパンダメソッドの學(xué)習(xí)、データワークフローの効率を向上させるためのNumpy Fundamentalsの理解が含まれます。

Pythonは、NumpyやPandasなどのライブラリのおかげで、データ分析のための頼りになる言語の1つになりました。これらのツールにより、大規(guī)模なデータセットの処理を容易にし、計算を効率的に実行し、データをクリーニングまたは再構(gòu)成してさらに使用します。

數(shù)値データを使用している場合、または探索的分析を行っている場合は、numpyとpandasの両方を一緒に使用することになる可能性があります。それらはお互いをよく補完します。それぞれが寫真にどのように適合するか、そしてそれらを効果的に使用する方法を分解しましょう。

數(shù)値データをnumpyで処理します

Numpyは、Pythonの科學(xué)コンピューティングの基礎(chǔ)です。そのコアでは、標準のPythonリストよりもはるかに効率的に多次元配列を使用できる強力なndarrayオブジェクトを提供します。

• なぜnumpyを使用するのですか？
  それは高速です - フードの下でCで書かれています - ベクトル化された操作をサポートします。つまり、ループを書き込むことなく、アレイ全體で數(shù)學(xué)を行うことができます。

• 一般的なユースケース：

  • 配列の作成（例： np.array([1,2,3]) ）
  • 生成範囲（ np.arange(0,10) ）
  • アレイの再形成（ arr.reshape(2,3) ）
  • 要素ごとの數(shù)學(xué)の実行（ arr * 2 、 np.sqrt(arr) ）

たとえば、1から100の數(shù)値の正方形の根を計算する場合、numpyは1行で処理します。

 npとしてnumpyをインポートします
roots = np.sqrt（np.arange（1、101））

この種の操作では、より多くのラインが必要になり、プレーンPythonリストを使用して遅くなります。

Pandasを使用して表形式データを使用します

Numpyは配列に最適ですが、 Pandasは構(gòu)造化されたデータを扱うときに介入します。スプレッドシートやSQLテーブルを考えてください。その2つの主要なデータ構(gòu)造は、 Series （単一の列など）とDataFrame （テーブル全體のような）です。

• 主な機能：
  • CSV、Excelファイル、SQLデータベースなどからのデータのロード。
  • 亂雑なデータのクリーニング（欠損値、複製）
  • フィルタリング、ソート、グループ化、および集約
  • 時系列のサポート

販売データのCSVファイルがあるとしましょう。パンダを使用すると、すぐにロードして探索できます。

 PDとしてパンダをインポートします
df = pd.read_csv（ 'sales_data.csv'）
print（df.head（））

ロードされたら、次のようなことができます。

• 欠損値を埋める： df.fillna(0)
• フィルター行： df[df['Region'] == 'East']
• グループと要約： df.groupby('Product')['Sales'].sum()

データをMatplotlibまたはSeabornで視覚化する前に、データを準備したり、機械學(xué)習(xí)モデルに供給するのに便利です。

柔軟性のためにNumpyとPandasを組み合わせます

1つの大きな利點は、これら2つのライブラリが簡単に連攜することです。たとえば、Pandasを使用してデータセットをロードしてクリーニングし、列をnumpy配列に変換して重い數(shù)學(xué)を行う場合があります。

典型的なワークフローは次のようになります：

• パンダでデータをロードします
• Pandasメソッドを使用して、清潔で前処理します
• データのサブセットをnumpy配列として抽出します
• 計算を?qū)g行する（回帰や統(tǒng)計テストなど）
• レポートのために結(jié)果をデータフレームに戻します

また、多くのPandas関數(shù)はNumpyオブジェクトを受け入れて返すため、フォーマット間で絶えず変換する必要はありません。

始めるためのヒント

• 小さいことを始める：複雑な変換に飛び込む前に、データセットの読み込みと検査を練習(xí)します。
• jupyterノートブックを使用します - それらは、実験と結(jié)果を即座に見るのに最適です。
• .loc[] vs .iloc[]などの一般的なパンダイディオム、またはデータフレームをマージする方法を?qū)Wびます。
• Numpyアレイの基本をスキップしないでください。形狀、DTYPE、およびブロードキャストの理解は、かなり後で役立ちます。

一度にすべてをマスターする必要はありません。 RAWデータから洞察まであなたをより速くするものに焦點を當てます。

それが基本的に、PythonがNumpyとPandasを使用したデータタスクの強固なツールになる方法です。それは過度に派手ではありませんが、一度それを手に入れると、あなたはそれらなしでどのように働いたのか疑問に思います。

以上がPythonは、NumpyやPandasなどのライブラリとのデータ分析と操作にどのように使用できますか？の詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。