Pandas进阶，20个提升数据分析技能的代码（上）

大家好，在当今数据驱动的世界中，数据分析是决策的基石，而Pandas是一种强大的工具，赋予数据分析师高效操作和分析数据的能力。

无论是专业的数据分析师想要提升自己的水平，还是新手对Pandas世界充满期待，这些代码片段将为你的学习之旅提供帮助。它们就像一个向导，帮助大家解锁这个多功能库的所有神奇功能，又像工具箱中的实用工具，专门用来解决日常数据挑战。

接下来跟随本文一起学习这些Pandas代码，改变处理数据分析的方式。

1. 加载数据集

import?pandas?as?pd
#?加载数据集（例如，CSV文件）
#?df?=?pd.read_csv('your_dataset.csv')

titanic_df?=?pd.read_csv('titanic.csv')

加载数据集是任何数据分析任务的第一步，将'titanic.csv'替换为你实际的文件路径或数据集的URL。

2. 显示数据集的基本信息

#?显示数据集的基本信息
titanic_df.info()

数据集信息

这提供了数据集的简明摘要，包括每列中非空值的数量和数据类型。

3. 查看数据集的前几行

#?显示数据集的前几行
titanic_df.head()

这可以帮助你快速检查数据集的结构和内容。

4. 描述性统计

#?生成描述性统计
titanic_df.describe(include?=?'all')

这提供了关键统计信息的概览，如数字列的均值、标准差和四分位数，写入"include = all"也可以显示定性变量（字符串/对象变量）的摘要。

5. 处理缺失值

处理缺失值非常重要，下面的示例展示了如何填充缺失值。

#?查找缺失值
titanic_df.isnull().sum()

#?使用特定值填充缺失值
titanic_df['Age']?=?titanic_df['Age'].fillna(titanic_df['Age'].mean())

6. 数据过滤

#?根据条件过滤数据
titanic_df.loc[titanic_df['Age']?>?30]

过滤功能可让帮助专注于数据的特定子集，例如此示例中的高收入个体。

7. 数据排序

排序可以根据选择的标准对数据进行组织，例如此示例中的按票价排序。

#?根据特定列对数据排序
titanic_df_sorted?=?titanic_df.sort_values(by='Fare')
titanic_df_sorted

排序后的数据帧

8. 数据分组和聚合

分组和聚合数据对于总结信息至关重要，如计算按性别分组的平均收入，示例如下所示。

#?按分类变量对数据分组并计算平均值
titanic_df.groupby('Sex')['Survived'].mean()

9. 创建新列

#?基于现有列创建新列
titanic_df['total_relative']?=?titanic_df['SibSp']?+?titanic_df['Parch']

创建新列可以帮助从数据中获得更多的信息，例如此示例中的总亲属人数。

10. 使用Pandas进行数据可视化

Pandas与Matplotlib等可视化库无缝集成，可通过可视化快速而轻松地探索数据。

import?matplotlib.pyplot?as?plt
#?绘制“Age”列的直方图
plt.hist(titanic_df['Fare'],bins?=?40)
plt.show()

本文已经介绍了10个提升数据分析技能的代码，后续的代码将在Pandas 20个提升数据分析技能的代码（下）中展示。

Pandas进阶，20个提升数据分析技能的代码（下）-CSDN博客