Python是由於Numpy和Pandas而進行數(shù)據(jù)分析的理想選擇。 1）Numpy在快速，多維陣列和矢量化操作（如NP.SQRT（）（）等矢量化操作的數(shù)值計算上均出色。 2）PANDAS處理帶有串聯(lián)和數(shù)據(jù)框架的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支持加載，清潔，過濾和聚合等任務(wù)。 3）他們無縫地一起工作 - Pandas處理數(shù)據(jù)準備，然後Numpy執(zhí)行繁重的計算，結(jié)果將結(jié)果反饋到PANDAS中進行報告。 4）技巧包括使用jupyter筆記本，學習關(guān)鍵的熊貓方法以及了解Numpy基本面以提高數(shù)據(jù)工作流程的效率。

Python已成為數(shù)據(jù)分析的首選語言之一，這在很大程度上要歸功於Numpy和Pandas等庫。這些工具使處理大型數(shù)據(jù)集，有效執(zhí)行計算以及清潔或重塑數(shù)據(jù)更加容易，以進一步使用。

如果您正在使用數(shù)值數(shù)據(jù)或進行探索性分析，那麼您最終將同時使用Numpy和Pandas一起使用 - 它們相互補充。讓我們分解每個如何適應(yīng)圖片的方式，以及如何有效地開始使用它們。

用numpy處理數(shù)值數(shù)據(jù)

Numpy是Python中科學計算的基礎(chǔ)。從本質(zhì)上講，它提供了一個功能強大的ndarray對象，使您可以比標準Python列表更有效地使用多維陣列。

• 為什麼要使用numpy？
  它很快 - 用C下的C寫成，並支持矢量化操作。這意味著您可以在整個陣列上進行數(shù)學，而無需編寫循環(huán)。

• 常見用例：

  • 創(chuàng)建數(shù)組（例如np.array([1,2,3]) ）
  • 生成範圍（ np.arange(0,10) ）
  • 重塑陣列（ arr.reshape(2,3) ）
  • 執(zhí)行元素數(shù)學（ arr * 2 ， np.sqrt(arr) ）

例如，如果要計算1到100的數(shù)字的平方根，Numpy將其一行處理：

導(dǎo)入numpy作為NP
roots = np.sqrt（np.Arange（1，101））

這種操作將採用更多的行，並使用普通的Python列表較慢。

使用Pandas處理表格數(shù)據(jù)

儘管Numpy非常適合數(shù)組，但Pandas在處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時會介入 - 考慮電子表格或SQL表。它的兩個主要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是Series （如單列）和DataFrame （如整個表格）。

• 關(guān)鍵功能：
  • 從CSV，Excel文件，SQL數(shù)據(jù)庫等加載數(shù)據(jù)。
  • 清潔凌亂的數(shù)據(jù)（缺少值，重複）
  • 過濾，分類，分組和聚合
  • 時間序列支持

假設(shè)您有一個CSV銷售數(shù)據(jù)文件。使用Pandas，您可以快速加載並探索它：

導(dǎo)入大熊貓作為pd
df = pd.read_csv（'sales_data.csv'）
打?。╠f.head（））

加載後，您可以做類似的事情：

• 填充缺失值： df.fillna(0)
• 濾波行： df[df['Region'] == 'East']
• 組和總結(jié)： df.groupby('Product')['Sales'].sum()

在用matplotlib或seaborn可視化數(shù)據(jù)之前或?qū)⑵漯j入機器學習模型之前，它特別方便地準備數(shù)據(jù)。

結(jié)合Numpy和Pandas以提高靈活性

一個很大的優(yōu)勢是這兩個圖書館如何輕鬆合作。例如，您可能會使用大熊貓加載和清潔數(shù)據(jù)集，然後將列轉(zhuǎn)換為numpy數(shù)組以進行繁重的數(shù)學。

典型的工作流程看起來像這樣：

• 加載數(shù)據(jù)
• 使用熊貓方法清潔和預(yù)處理
• 將數(shù)據(jù)子集提取為Numpy數(shù)組
• 執(zhí)行計算（例如回歸或統(tǒng)計測試）
• 將結(jié)果重新回到報告框架中以進行報告

同樣，許多熊貓功能都接受並返回numpy對象，因此您不必在格式之間不斷轉(zhuǎn)換。

入門技巧

• 開始?。壕毩暭虞d和檢查數(shù)據(jù)集，然後再研究複雜的轉(zhuǎn)換。
• 使用Jupyter筆記本 - 非常適合立即實驗和查看結(jié)果。
• 學習常見的熊貓成語，例如.loc[] vs .iloc[]或如何合併數(shù)據(jù)框架。
• 不要跳過Numpy陣列的基礎(chǔ)知識 - 了解形狀，dtype和廣播會很有幫助。

您無需立即掌握所有內(nèi)容。專注於使您從原始數(shù)據(jù)更快地洞悉的原因。

基本上，Python成為使用Numpy和Pandas的數(shù)據(jù)任務(wù)的堅實工具。它不是太浮華，但是一旦掌握了它，您就會想知道沒有它們的工作方式。

以上是如何將Python用於數(shù)據(jù)分析和與Numpy和Pandas等文庫進行操作？的詳細內(nèi)容。更多資訊請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！