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本文小編為大家詳細(xì)介紹“Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)有哪些”,內(nèi)容詳細(xì),步驟清晰,細(xì)節(jié)處理妥當(dāng),希望這篇“Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)有哪些”文章能幫助大家解決疑惑,下面跟著小編的思路慢慢深入,一起來學(xué)習(xí)新知識吧。
Pandas是一個強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫,它提供了高性能、易于使用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)分析工具。本文將介紹Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù),包括DataFrame的應(yīng)用、窗口計(jì)算、相關(guān)性判定、Index的應(yīng)用、范圍索引、分類索引、多級索引以及日期時間索引。
DataFrame是Pandas最常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)之一,它類似于Excel表格,能夠存儲二維數(shù)據(jù)并提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力。我們可以通過Pandas讀取Excel、CSV等格式的文件,并將其轉(zhuǎn)換為DataFrame。
import pandas as pd # 讀取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 讀取CSV文件 df = pd.read_csv('data.csv')
一旦我們獲得了DataFrame,就可以對其進(jìn)行各種操作。例如,我們可以使用head()
函數(shù)查看前幾行數(shù)據(jù)。
df.head()
除此之外,還可以使用describe()
函數(shù)查看數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)信息。
df.describe()
Pandas可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行窗口計(jì)算,例如計(jì)算移動平均值、移動標(biāo)準(zhǔn)差等。這些計(jì)算對于時間序列數(shù)據(jù)分析非常有用。
# 計(jì)算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的5天移動平均值 df['MA5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean() # 計(jì)算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的10天移動標(biāo)準(zhǔn)差 df['STD10'] = df['Close'].rolling(window=10).std()
Pandas可以計(jì)算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性,例如Pearson相關(guān)系數(shù)、Spearman秩相關(guān)系數(shù)等。
# 計(jì)算Close和Volume的Pearson相關(guān)系數(shù) df['Close'].corr(df['Volume'], method='pearson') # 計(jì)算Close和Volume的Spearman秩相關(guān)系數(shù) df['Close'].corr(df['Volume'], method='spearman')
Index是Pandas的另一個重要數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),它類似于數(shù)據(jù)庫中的索引。Index可以用于數(shù)據(jù)的查找、切片、排序等操作。
# 將日期作為Index df.set_index('Date', inplace=True) # 查找2019年的數(shù)據(jù) df.loc['2019'] # 查找2019年1月的數(shù)據(jù) df.loc['2019-01']
范圍索引是指通過指定范圍來篩選數(shù)據(jù)。Pandas提供了between()
函數(shù)來實(shí)現(xiàn)范圍索引。
# 篩選Close在30到50之間的數(shù)據(jù) df[df['Close'].between(30, 50)]
分類索引是指通過指定分類來篩選數(shù)據(jù)。Pandas提供了isin()
函數(shù)來實(shí)現(xiàn)分類索引。
# 篩選Symbol為AAPL或MSFT的數(shù)據(jù) df[df['Symbol'].isin(['AAPL', 'MSFT'])]
多級索引是Pandas的高級功能之一,它可以將數(shù)據(jù)按照多個維度進(jìn)行分組,從而更方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
# 使用Symbol和Date作為多級索引 df.set_index(['Symbol', 'Date'], inplace=True) # 查找AAPL在2019年的數(shù)據(jù) df.loc['AAPL', '2019'] # 計(jì)算每個Symbol在每天的平均Close df.groupby('Symbol')['Close'].mean()
日期時間索引是Pandas用于處理時間序列數(shù)據(jù)的重要功能,它可以方便地進(jìn)行時間相關(guān)的數(shù)據(jù)分析。
# 將日期時間轉(zhuǎn)換為DatetimeIndex df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True) # 計(jì)算每個月的平均Close df.resample('M')['Close'].mean()
除了以上介紹的常用技術(shù),Pandas還有許多其他強(qiáng)大的功能。下面將進(jìn)一步介紹Pandas的一些高級應(yīng)用。
分組聚合是Pandas的一項(xiàng)重要功能,它可以將數(shù)據(jù)按照指定的列進(jìn)行分組,并對每個分組進(jìn)行聚合操作。例如,我們可以根據(jù)Symbol列將數(shù)據(jù)分組,并計(jì)算每個Symbol的平均Close和最大Volume。
# 根據(jù)Symbol分組,計(jì)算平均Close和最大Volume df.groupby('Symbol').agg({'Close': 'mean', 'Volume': 'max'})
數(shù)據(jù)透視表是一種將數(shù)據(jù)按照多個維度進(jìn)行聚合的方法,它可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。Pandas提供了pivot_table()
函數(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)透視表。
# 按照Symbol和Year計(jì)算每年的平均Close df.pivot_table(index='Year', columns='Symbol', values='Close', aggfunc='mean')
數(shù)據(jù)合并是將多個數(shù)據(jù)集合并成一個數(shù)據(jù)集的過程,它可以方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。Pandas提供了merge()
函數(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)合并。
# 合并df1和df2 pd.merge(df1, df2, on='key')
數(shù)據(jù)清洗是數(shù)據(jù)分析的重要步驟,它可以去除重復(fù)數(shù)據(jù)、處理缺失值、處理異常值等。Pandas提供了一系列函數(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)清洗。
# 去除重復(fù)數(shù)據(jù) df.drop_duplicates() # 處理缺失值 df.dropna() # 處理異常值 df[df['Close'] > 100]
數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析的重要手段,它可以將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖表的形式,幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)。Pandas提供了一系列函數(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化。
# 繪制折線圖 df.plot() # 繪制散點(diǎn)圖 df.plot.scatter(x='Close', y='Volume') # 繪制直方圖 df['Close'].plot.hist()
讀到這里,這篇“Pandas常用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和常用的數(shù)據(jù)分析技術(shù)有哪些”文章已經(jīng)介紹完畢,想要掌握這篇文章的知識點(diǎn)還需要大家自己動手實(shí)踐使用過才能領(lǐng)會,如果想了解更多相關(guān)內(nèi)容的文章,歡迎關(guān)注億速云行業(yè)資訊頻道。
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