


Apa itu panda? Jelaskan struktur data utamanya (siri dan dataframe).
Mar 20, 2025 pm 04:43 PMApa itu panda? Jelaskan struktur data utamanya (siri dan dataframe).
Pandas adalah sumber terbuka, perpustakaan berlesen BSD yang menyediakan struktur data berprestasi tinggi, mudah digunakan dan alat analisis data untuk bahasa pengaturcaraan Python. Ia digunakan secara meluas dalam manipulasi data, analisis, dan pembersihan, menjadikannya alat penting untuk saintis data dan penganalisis.
Dua struktur data utama dalam panda adalah Series
dan DataFrame
:
- Siri : Siri adalah array berlabel satu dimensi yang mampu memegang sebarang jenis data (integer, rentetan, nombor titik terapung, objek python, dll.). Label paksi secara kolektif dirujuk sebagai
index
. Ia boleh dianggap sebagai satu lajur dalam spreadsheet. - DataFrame : DataFrame adalah struktur data tabular dua dimensi, saiz yang berpotensi, berpotensi heterogen dengan paksi berlabel (baris dan lajur). Ia seperti spreadsheet atau jadual SQL, di mana setiap lajur boleh menjadi jenis nilai yang berbeza (angka, rentetan, boolean, dan lain -lain). DataFrame adalah koleksi siri yang berkongsi indeks yang sama.
Bagaimanakah saya boleh menggunakan panda untuk memanipulasi dan menganalisis data dengan berkesan?
Pandas menawarkan alat manipulasi dan analisis data yang kuat, fleksibel, dan cekap. Inilah cara anda boleh menggunakannya dengan berkesan:
- Memuatkan dan menyimpan data : Gunakan fungsi seperti
read_csv()
,read_excel()
, danto_csv()
untuk memuatkan dan menyimpan data dari pelbagai format seperti CSV, Excel, pangkalan data SQL, dll. - Pemeriksaan dan Pembersihan Data : Gunakan
head()
,tail()
,info()
,describe()
, danisnull()
untuk memeriksa data anda. Kaedah sepertidropna()
,fillna()
, danreplace()
membantu dalam membersihkan dan memproses data anda. - Pemilihan dan Penapisan Data : Gunakan
loc[]
,iloc[]
, dan pengindeksan boolean untuk memilih dan menapis data. Sebagai contoh,df[df['column'] > value]
penapis baris di mana keadaan dipenuhi. - Transformasi data : Gunakan
apply()
,map()
,groupby()
, danagg()
untuk mengubah data anda. Anda boleh menggunakan fungsi tersuai atau data agregat berdasarkan kriteria tertentu. - Visualisasi Data : Mengintegrasikan dengan perpustakaan seperti Matplotlib dan Seaborn untuk memvisualisasikan data anda secara langsung dari Pandas DataFrames menggunakan
plot()
atauhist()
. - Data menggabungkan dan menyertai : Gunakan
merge()
,join()
, danconcat()
untuk menggabungkan dataset dari sumber yang berbeza. - Analisis Siri Masa : Pandas mempunyai alat yang berkuasa untuk mengendalikan data siri masa dengan fungsi seperti
resample()
,shift()
, danrolling()
.
Dengan menguasai operasi ini, anda dapat memanipulasi dan menganalisis data anda dengan cekap untuk mendedahkan pandangan dan membuat keputusan yang didorong oleh data.
Apakah perbezaan utama antara siri dan data data dalam panda?
Perbezaan utama antara siri dan data data dalam panda adalah seperti berikut:
- Dimensi : Satu siri adalah satu dimensi, seperti satu lajur dalam jadual. Sebaliknya, satu data data adalah dua dimensi, menyerupai meja penuh atau spreadsheet dengan baris dan lajur.
- Struktur : Siri mempunyai satu paksi yang dilabelkan
index
. DataFrame mempunyai dua paksi yang dilabelkanindex
(baris) dancolumns
. - Jenis Data : Siri boleh memegang hanya satu jenis data (misalnya, integer, rentetan), manakala DataFrame boleh memegang pelbagai jenis data dalam lajur yang berbeza.
- Penciptaan : Anda membuat siri dengan menentukan data dan indeks, sementara data data biasanya dibuat dari kamus siri, atau dengan menentukan data, indeks, dan lajur.
- Penggunaan : Anda akan menggunakan siri apabila berurusan dengan satu ciri atau lajur data. DataFrame digunakan apabila anda perlu bekerja dengan pelbagai ciri atau lajur yang berkaitan bersama -sama.
Adakah terdapat fungsi atau kaedah yang sama dalam panda yang perlu saya ketahui untuk pemprosesan data?
Ya, terdapat beberapa fungsi dan kaedah biasa dalam panda yang penting untuk pemprosesan data:
-
head()
dantail()
: Paparkan beberapa baris pertama atau terakhir dari satu data data, berguna untuk pemeriksaan data cepat. -
info()
: Menyediakan ringkasan ringkas data data, termasuk indeks DTYPE dan lajur DTYPES, nilai bukan nol, dan penggunaan memori. -
describe()
: Menjana statistik deskriptif lajur berangka data, seperti kiraan, min, std, min, dan max. -
dropna()
: Mengeluarkan baris atau lajur dengan nilai yang hilang. -
fillna()
: Mengisi nilai yang hilang dengan kaedah atau nilai yang ditentukan. -
groupby()
: Kumpulan data berdasarkan beberapa kriteria dan menggunakan fungsi untuk setiap kumpulan. -
merge()
: Menggabungkan dua data data berdasarkan lajur atau indeks yang sama. -
concat()
: Concatenates objek pandas di sepanjang paksi tertentu. -
apply()
: Memohon fungsi di sepanjang paksi DataFrame. -
loc[]
daniloc[]
: untuk pengindeksan berasaskan label dan berasaskan integer masing-masing, berguna untuk memilih baris dan lajur tertentu. -
sort_values()
: menyusun data data dengan nilai -nilai di sepanjang paksi. -
value_counts()
: Mengembalikan satu siri yang mengandungi jumlah nilai unik.
Menguasai fungsi dan kaedah ini akan meningkatkan keupayaan anda untuk memproses dan menganalisis data dengan berkesan menggunakan panda.
Atas ialah kandungan terperinci Apa itu panda? Jelaskan struktur data utamanya (siri dan dataframe).. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana

@Property adalah penghias dalam python yang digunakan untuk menyamar kaedah sebagai sifat, yang membolehkan pertimbangan logik atau pengiraan dinamik nilai apabila mengakses sifat. 1. 2. Ia boleh mengawal tingkah laku tugasan dengan .setter, seperti kesahihan nilai semak, jika .setter tidak ditakrifkan, ia hanya dibaca atribut; 3. Ia sesuai untuk adegan seperti pengesahan tugasan harta, generasi dinamik nilai atribut, dan menyembunyikan butiran pelaksanaan dalaman; 4. Apabila menggunakannya, sila ambil perhatian bahawa nama atribut berbeza dari nama pembolehubah peribadi untuk mengelakkan gelung mati, dan sesuai untuk operasi ringan; 5. Dalam contoh, kelas bulatan menyekat jejari tidak negatif, dan kelas orang secara dinamik menghasilkan atribut penuh_name
