Python pandas:基础操作实战,包括筛选、数据转换与统计
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更新于2024-08-04
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在Python的Pandas库中,进行数据分析和处理是必不可少的一部分。本文将深入探讨一系列基本的编程题目,这些操作涵盖了Pandas库的核心功能,包括数据筛选、增删改查等。Pandas是数据科学领域中的强大工具,特别适合处理结构化数据,如表格数据。
首先,我们来看几个关于数据筛选的例子:
1. **按年份分组计数**:`df.groupby("year").size()` 这个命令用于对数据集按年份进行分组,并计算每个年份内二手车的数量,这对于了解数据的时间分布很有帮助。
2. **数据编码**:`df["transmission"]=df["transmission"].map({"Manual":0,"Automatic":1})` 是对分类变量(如"transmission")进行编码,将其转换为数值形式,便于后续处理。
3. **导出CSV**:`data_to_csv("",index=False)` 用于将DataFrame保存到CSV文件,index=False表示不保留行索引。
接下来,我们关注数据清洗和类型转换:
4. **时间戳类型转换**:`df["timestamp"]=pd.to_datetime(df["timestamp"])` 将时间戳列转换为日期时间格式,以便进行更精细的时间分析。
5. **添加新列**:`df["hour"]=df["timestamp"].dt.hour` 和 `df["month"]=df["timestamp"].dt.month` 分别创建了小时和月份列,用于按时间划分数据。
6. **计算月度统计**:`df_agg=df.groupby("month")["hum"].mean().reset_index()` 通过groupby函数按月份计算湿度的平均值,然后reset_index将索引转换回列。
7. **条件筛选**:`df=df.query("wind_speed<10 and hum>90")` 通过query方法根据特定条件(如风速小于10且湿度大于90)筛选数据。
此外,还有数据操作和管理:
8. **数据复制**:`df.copy()` 创建数据的副本,防止原始数据被意外修改。
9. **删除重复行**:`df.drop_duplicates()` 用于去除数据集中重复的行,`df[df.duplicated()]` 则显示重复行的位置。
10. **列类型筛选**:`df.select_dtypes(include=["object"])` 选择数据集中对象类型(如字符串)的列。
11. **数据类型转换**:`df[column]=df[column].astype('category')` 将某些列转换为类别(category)类型,节省存储空间并支持离散数据的高效编码。
12. **数值类型列筛选**:`df.select_dtypes(include=["float","int"])` 提取包含数值(浮点数和整数)的数据列。
以上是一些基本的Pandas编程操作,熟练掌握这些技能可以让你在数据处理和分析过程中游刃有余。通过组合这些基础操作,你可以解决各种复杂的数据问题,进一步提升数据科学项目的效率和准确性。
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