Bảng tóm tắt phân tích dữ liệu PythonPandas
Hướng dẫn tham khảo về chuỗiPandasvà DataFrames. Tìm hiểu cách tải, làm sạch, lựa chọn, nhóm và tổng hợp dữ liệu.
Đang tải dữ liệu và kiểm tra ban đầu
Các hoạt động để tải tập dữ liệu và kiểm tra phác thảo cấu trúc của chúng.
| Phương thức/Chức năng | Cú pháp | Mô tả |
|---|---|---|
| pd.DataFrame() | pd.DataFrame(data, columns=...) | Xây dựng cấu trúc dữ liệu được gắn nhãn hai chiều với các cột. |
| pd.read_csv() | pd.read_csv(filepath) | Tải tệp CSV vào Khung dữ liệuPandas. |
| head() / tail() | df.head(n=5) / df.tail(n=5) | Trả về n hàng đầu tiên hoặc n hàng cuối cùng của DataFrame. |
| info() | df.info() | In bản tóm tắt ngắn gọn về các cột DataFrame, số lượng không rỗng và mức sử dụng bộ nhớ. |
| describe() | df.describe() | Tạo số liệu thống kê mô tả tóm tắt xu hướng trung tâm, độ phân tán và hình dạng. |
Lựa chọn, lọc và làm sạch dữ liệu
Các phương pháp cắt cột/hàng, tổng hợp dữ liệu và giải quyết các bản ghi bị thiếu.
| Phương thức/Chức năng | Cú pháp | Mô tả |
|---|---|---|
| loc[] | df.loc[row_label, col_label] | Truy cập một nhóm hàng và cột theo nhãn. |
| iloc[] | df.iloc[row_pos, col_pos] | Truy cập một nhóm hàng và cột theo vị trí chỉ số nguyên. |
| groupby() | df.groupby(col).mean() | Nhóm các hàng chia sẻ giá trị col và tổng hợp các trường số. |
| value_counts() | df[col].value_counts() | Trả về một Chuỗi chứa số lượng giá trị duy nhất trong col. |
| dropna() | df.dropna(axis=0) | Xóa các hàng (hoặc cột) chứa giá trị bị thiếu hoặc null. |
| fillna() | df.fillna(value) | Điền vào các giá trị còn thiếu bằng một giá trị hoặc chiến lược được chỉ định. |
Tập lệnh demo tương tác
# pd.DataFrame()
pd.DataFrame(data, columns=...)
# pd.read_csv()
pd.read_csv(filepath)
# head() / tail()
df.head(n=5) / df.tail(n=5)
# info()
df.info()
# describe()
df.describe()
# loc[]
df.loc[row_label, col_label]
# iloc[]
df.iloc[row_pos, col_pos]
# groupby()
df.groupby(col).mean()
# value_counts()
df[col].value_counts()
# dropna()
df.dropna(axis=0)
# fillna()
df.fillna(value)Câu hỏi thường gặp
Đâu là sự khác biệt giữa locvà iloc?
loc là lập chỉ mục dựa trên nhãn (chọn dữ liệu theo tên hàng/cột), trong khi iloc là lập chỉ mục dựa trên số nguyên (chọn dữ liệu theo vị trí chỉ mục).
Bạn xử lý các giá trị bị thiếu trongPandasnhư thế nào?
Sử dụng dropna() để xóa các hàng/cột có giá trị null hoặc sử dụng fillna(value) để thay thế giá trị null bằng một giá trị mặc định cụ thể.
Chủ đề liên quan
Hướng dẫn tham khảo nhanh về mảngNumPy. Tìm hiểu cách tạo mảng, định hình lại, lập chỉ mục, cắt và các phép toán.
Bảng ghi chú về Bộ sưu tập & Cấu trúc dữ liệu PythonHướng dẫn đầy đủ về mô-đun bộ sưu tập Python và cấu trúc dữ liệu gốc. Tìm hiểu danh sách, ký tự, bộ, bộ dữ liệu, deques và bộ dữ liệu được đặt tên.
Bảng ghi chú các hàm tích hợp trong PythonHướng dẫn tham khảo các hàm dựng sẵn của Python. Tìm hiểu cách sử dụng in, len, phạm vi, liệt kê, zip, bản đồ, bộ lọc, v.v.
Tài nguyên Python được đề xuất
Mở rộng kiến thức của bạn với các hướng dẫn tương tác, bảng ghi chú và so sánh mã có liên quan.
Vòng lặp Python
Tìm hiểu cách sử dụng vòng lặp Python để lặp lại dữ liệu. Nắm vững các phương pháp hay nhất về vòng lặp for, while, ngắt, tiếp tục và lặp bằng các ví dụ tương tác.
Cách sắp xếp danh sách trong Python
Tìm hiểu cách sắp xếp danh sách trong Python bằng phương thức Sort() và hàm Sort(). Khám phá các ví dụ về sắp xếp khóa tùy chỉnh và thứ tự đảo ngược.
Python vs JavaScript: Ngôn ngữ lập trình nào tốt nhất?
So sánh toàn diện giữa Python và JavaScript. Khám phá sự khác biệt về cú pháp, hiệu suất, trường hợp sử dụng (phụ trợ so với giao diện người dùng) và các ví dụ về mã hóa.