Dự án sắp xếp dữ liệu trong python

Quy trình, cách tiếp cận, 20 thư viện hàng đầu, cùng với các phương pháp hay nhất quan trọng — cách thực hiện tất cả với Python

people running during daytime.

Nội dung chính Show

Quy trình, cách tiếp cận, 20 thư viện hàng đầu, cùng với các phương pháp hay nhất quan trọng — cách thực hiện tất cả với Python
Báo cáo chủ nhật #1
Mối quan hệ cộng sinh giữa tư duy thiết kế và AI Tư duy thiết kế có thể tiết lộ điều gì cho AI và cách AI có thể nắm lấy…
Python có tốt cho việc sắp xếp dữ liệu không?
Làm cách nào để sử dụng Python để sắp xếp dữ liệu?
Ví dụ sắp xếp dữ liệu là gì?
Thư viện Python nào được sử dụng để sắp xếp dữ liệu?

Bởi Pixabay từ PexelsXác định sự xáo trộn dữ liệu

Sắp xếp dữ liệu đang chuyển đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác. Python là một công cụ mạnh mẽ để sắp xếp dữ liệu

Các bước thủ tục cần thực hiện để sắp xếp dữ liệu (cập nhật liên tục)

1. Nhập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

2. Làm sạch dữ liệu bằng cách xác định và xóa các giá trị không hợp lệ hoặc không chính xác

Data cleaning visual

Làm sạch dữ liệu. Bởi https. //www. báo cáo khóa học. com/blog/ultimate-guide-to-data-cleaning-with-python-lighthouse-labs

3. Định dạng dữ liệu để dễ sử dụng và nhất quán

4. Làm phong phú dữ liệu bằng cách thêm các giá trị dẫn xuất hoặc tính toán

5. Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn

6. Chuẩn hóa dữ liệu để sửa các khác biệt về đơn vị hoặc trường hợp

7. Định hình lại dữ liệu để tạo điều kiện phân tích

8. Chia dữ liệu thành các tập huấn luyện và kiểm tra

9. Dữ liệu tổng hợp để tóm tắt hoặc mô tả nó

10. Trực quan hóa dữ liệu để khám phá và hiểu nó

Phương pháp tiếp cận hoặc phương pháp sử dụng trong sắp xếp dữ liệu

1. rút trích nội dung trang web. trích xuất dữ liệu từ các trang web. Nó có thể được thực hiện thủ công nhưng thường được thực hiện bằng các công cụ tự động như trình thu thập dữ liệu web

A visual that shows APIs.

API. Bởi https. //www. giáo dục. io/answers/how-to-make-api-calls-in-python

2. lệnh gọi API. đây là quá trình sử dụng giao diện lập trình ứng dụng (API) để yêu cầu dữ liệu từ một trang web hoặc ứng dụng

3. Làm sạch dữ liệu. quá trình xác định và xử lý dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc cần được cải thiện

4. Chuẩn hóa dữ liệu. điều này đảm bảo rằng dữ liệu nhất quán và được chuẩn hóa trên các nguồn khác nhau

5. Chuyển đổi dữ liệu. chuyển đổi dữ liệu từ định dạng này sang định dạng khác, chẳng hạn như từ CSV sang JSON

6. Tổng hợp dữ liệu. đưa dữ liệu từ nhiều nguồn vào một tập dữ liệu

7. Trực quan hóa dữ liệu. tạo các biểu diễn trực quan của dữ liệu, chẳng hạn như biểu đồ và đồ thị

8. Phân tích dữ liệu. kiểm tra dữ liệu để tìm xu hướng, mẫu và thông tin chi tiết

9. Học máy. sử dụng thuật toán để học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán

10. Báo cáo. tạo báo cáo dựa trên dữ liệu

Visual showing Pandas and Numpy for Python

Bởi https. //pbpython. com/pandas_dtypes. html10 thư viện Python hàng đầu để sắp xếp dữ liệu

1. gấu trúc. Pandas là bộ công cụ phân tích dữ liệu Python mạnh mẽ cung cấp nhiều tính năng để làm việc với dữ liệu. Nó bao gồm một đối tượng khung dữ liệu mạnh mẽ có thể được sử dụng để sắp xếp dữ liệu

2. Nặng nề. Numpy là một gói máy tính khoa học Python cơ bản. Nó cung cấp một đối tượng mảng hiệu quả, đặc biệt hữu ích cho việc sắp xếp dữ liệu

3. scipy. scipy là một thư viện Python dành cho máy tính khoa học cung cấp nhiều công cụ để làm việc với dữ liệu. Nó bao gồm một số thói quen số hữu ích cho việc sắp xếp dữ liệu

4. mô hình thống kê. Statsmodels là gói Python để phân tích thống kê, cung cấp nhiều công cụ để làm việc với dữ liệu. Nó đặc biệt hữu ích để khớp các mô hình thống kê với dữ liệu

5. Scikit-học. Scikit-learning là một thư viện máy học dành cho Python cung cấp nhiều loại thuật toán để làm việc với dữ liệu. Nó đặc biệt hữu ích cho các tác vụ sắp xếp dữ liệu như trích xuất tính năng và giảm kích thước

6. Matplotlib. Matplotlib là một thư viện vẽ đồ thị Python cung cấp các chức năng vẽ đồ thị khác nhau để làm việc với dữ liệu. Nó rất thuận tiện để tạo trực quan hóa dữ liệu

7. sinh ra biển. Seaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu Python cung cấp các chức năng vẽ biểu đồ khác nhau để làm việc với dữ liệu. Nó có lợi cho việc tạo ra các hình ảnh trực quan đẹp mắt của dữ liệu

Visual of Bokeh Server

Bởi https. // tài liệu. hiệu ứng nhòe. org/en/latest/docs/user_guide/server. html

8. Bokeh. Bokeh là một thư viện trực quan hóa dữ liệu Python cung cấp các chức năng vẽ đồ thị tương tác khác nhau để làm việc với dữ liệu. Nó có lợi cho việc tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác

9. Ggplot2. Ggplot2 là một thư viện trực quan hóa dữ liệu Python phổ biến cung cấp nhiều chức năng khác nhau để làm việc với dữ liệu. Nó có lợi cho việc tạo trực quan hóa dữ liệu

10. âm mưu. Plotly là một thư viện trực quan hóa dữ liệu Python cung cấp các chức năng vẽ đồ thị tương tác khác nhau để làm việc với dữ liệu. Nó rất thuận tiện để tạo các hình ảnh trực quan hóa dữ liệu phong phú, tương tác

A sign that says 1,2,3, let’s go.

Bởi SevenStorm JUHASZIMRUS từ PexelsCác thư viện/phương pháp tiếp cận bổ sung để đưa vào sắp xếp dữ liệu bằng Python (được cập nhật liên tục)

1. Sử dụng thư viện Python Pandas để đọc dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ví dụ:. g. , tệp CSV, tệp Excel, cơ sở dữ liệu), sau đó thao tác dữ liệu đó để phù hợp hơn với nhu cầu của bạn

2. Mô-đun Re để phân tích chuỗi và trích xuất dữ liệu bạn cần từ chúng

3. Mô-đun CSV để đọc và ghi tệp CSV

4. Thư viện JSON [5] để đọc và ghi tệp JSON

5. Các mô-đun xử lý XML [6] để đọc và ghi các tệp XML

6. Thư viện SQLite để đọc và ghi cơ sở dữ liệu SQLite [7]

7. Thư viện Psycopg để đọc và ghi cơ sở dữ liệu PostgreSQL [8]

8. Phân phối PyMongo Python [9] để đọc và ghi cơ sở dữ liệu MongoDB

9. Thư viện PIL [10] để phân tích cú pháp và thao tác với hình ảnh

10. Thư viện Pygments để phân tích cú pháp và làm nổi bật mã nguồn [11]

a person using a calculator.

Bởi Anna Nekrashevich từ PexelsData sắp xếp các phương pháp hay nhất (cập nhật liên tục)

1. Sử dụng các công cụ thích hợp cho công việc. chọn công cụ phù hợp cho công việc đang làm. Python có rất nhiều thư viện và công cụ để sắp xếp dữ liệu, cho phép có nhiều tùy chọn để chọn tùy chọn phù hợp nhất với nhu cầu của bạn

2. Nhận biết dữ liệu của bạn. điều cần thiết là phải biết dữ liệu của bạn trước khi bạn bắt đầu sắp xếp nó. Điều này có nghĩa là hiểu cấu trúc dữ liệu của bạn, ý nghĩa của các giá trị và mối quan hệ giữa các trường khác nhau

3. Xử lý dữ liệu bị thiếu một cách cẩn thận. dữ liệu bị thiếu có thể là một vấn đề khi sắp xếp dữ liệu. Đảm bảo xử lý dữ liệu bị thiếu theo cách phù hợp với dữ liệu và phân tích của bạn

4. Giữ dữ liệu của bạn gọn gàng. dữ liệu gọn gàng sẽ dễ làm việc hơn và giúp phân tích của bạn có thể lặp lại nhiều hơn. Khi sắp xếp dữ liệu, hãy cố gắng giữ cho dữ liệu của bạn gọn gàng nhất có thể

5. Chuyển đổi dữ liệu của bạn một cách thông minh. chỉ chuyển đổi dữ liệu của bạn theo những cách có ý nghĩa đối với phân tích của bạn. Tránh các phép biến đổi không cần thiết và đảm bảo ghi lại tất cả các phép biến đổi bạn thực hiện để phân tích của bạn có thể tái tạo được

6. Đừng quên về ngoại lệ. ngoại lệ có thể ảnh hưởng đáng kể đến dữ liệu và phân tích của bạn. Vì vậy, hãy đảm bảo phát hiện và xử lý các giá trị ngoại lệ theo cách phù hợp với dữ liệu và phân tích của bạn

7. Tự động hóa bất cứ khi nào có thể. tự động hóa các bước sắp xếp dữ liệu của bạn có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức. Nếu có thể, hãy tự động hóa càng nhiều quy trình sắp xếp dữ liệu càng tốt

a person doing a card trick.

Bởi Nikolay Ivanov từ Pexels

8. tài liệu mọi thứ. tài liệu rất quan trọng đối với việc sắp xếp dữ liệu, giống như đối với bất kỳ quy trình nào khác. Ghi lại dữ liệu của bạn, quá trình tranh luận và phân tích của bạn

9. Sử dụng kiểm soát phiên bản. kiểm soát phiên bản có thể là một công cụ hữu ích để sắp xếp dữ liệu. Nó có thể giúp bạn theo dõi các thay đổi đối với dữ liệu của mình và giữ cho quy trình sắp xếp lại của bạn có thể tái tạo được

10. Nghĩ về hiệu quả. sắp xếp dữ liệu có thể là một quá trình tốn thời gian. Khi sắp xếp dữ liệu, hãy nghĩ về các cách để làm cho quy trình của bạn hiệu quả hơn

11. Sử dụng định dạng phù hợp. định dạng dữ liệu của bạn có thể ảnh hưởng đến quá trình tranh luận của bạn. Chọn một định dạng phù hợp với nhiệm vụ hiện tại

12. Xử lý trước dữ liệu của bạn. tiền xử lý dữ liệu của bạn có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình sắp xếp. Đảm bảo xử lý trước dữ liệu của bạn theo cách phù hợp với nhu cầu của bạn

13. Kiểm tra mã lộn xộn của bạn. Giống như bất kỳ mã nào khác, hãy kiểm tra mã sắp xếp dữ liệu của bạn. Điều này sẽ giúp đảm bảo rằng mã của bạn đang hoạt động như mong đợi và sẽ giúp phát hiện bất kỳ lỗi nào

14. Tối ưu hóa mã của bạn. tối ưu hóa mã của bạn có thể làm cho quá trình sắp xếp dữ liệu của bạn hiệu quả hơn. Đảm bảo tối ưu hóa mã của bạn để tăng tốc độ và sử dụng bộ nhớ

15. Hồ sơ mã của bạn. lập hồ sơ mã của bạn có thể giúp bạn xác định các nút cổ chai trong quá trình sắp xếp dữ liệu của mình. Hãy chắc chắn lập hồ sơ mã của bạn để tối ưu hóa nó cho hiệu suất

Bởi Kristina Paukshtite từ PexelsNhững lý do khiến Python tỏa sáng trong việc sắp xếp dữ liệu

1) Thư viện tiêu chuẩn rất phong phú và di động [2], làm cho nó trở thành một ngôn ngữ tuyệt vời để sắp xếp dữ liệu

2) Cách tiếp cận “bao gồm pin” [1] của Python có nghĩa là nhiều thư viện sắp xếp dữ liệu hữu ích có sẵn ngay lập tức

3) Cú pháp rõ ràng và ngắn gọn, giúp dễ đọc và viết mã

4) Hướng đối tượng, giúp dễ dàng đóng gói mã sắp xếp dữ liệu vào các lớp và thư viện có thể tái sử dụng

5) Hệ thống gõ động của Python cho phép mã sắp xếp dữ liệu dễ dàng được mở rộng và sửa đổi

6) Hệ thống xử lý ngoại lệ [3] giúp dễ dàng xử lý các lỗi và dữ liệu không mong muốn một cách hiệu quả

7) Quy tắc thụt đầu dòng của Python [4] giúp mã dễ đọc và dễ hiểu

8) Hỗ trợ nhiều mô hình lập trình giúp viết mã dễ bảo trì và hiệu quả

9) Thư viện tiêu chuẩn mở rộng và thư viện của bên thứ ba có nghĩa là có ít hơn vô số tác vụ không thể hoàn thành với Python

10) Nguồn mở và miễn phí, giúp dễ dàng lấy và sử dụng

11) Python có thể dễ dàng tích hợp với các phần mềm khác, khiến nó trở thành một công cụ trực quan hóa và phân tích dữ liệu mạnh mẽ

12) Mã có thể chạy trên nhiều nền tảng, khiến nó có tính di động cao

13) Mã Python thường ngắn hơn và đơn giản hơn mã được viết bằng các ngôn ngữ khác, giúp bảo trì và gỡ lỗi dễ dàng hơn

14) Cấu trúc dữ liệu và phép toán giúp dễ dàng diễn đạt thuật toán ngắn gọn và hiệu quả

15) Trình thông dịch của Python có thể được nhúng trong phần mềm khác, cho phép sử dụng Python để viết kịch bản và tự động hóa phần mềm

Cân nhắc chia sẻ suy nghĩ của bạn với tôi nếu bạn có bất kỳ chỉnh sửa/sửa đổi nào để đề xuất hoặc đề xuất về việc mở rộng hơn nữa chủ đề này

Ngoài ra, vui lòng cân nhắc đăng ký nhận bản tin hàng tuần của tôi

Báo cáo chủ nhật #1

Mối quan hệ cộng sinh giữa tư duy thiết kế và AI Tư duy thiết kế có thể tiết lộ điều gì cho AI và cách AI có thể nắm lấy…

sự mạo hiểm. ngăn xếp phụ. com

Người giới thiệu

[1]. bao gồm pin. http. //csc. ucdavis. edu/~cmg/Nhóm/bài đọc/pythonissue_1of4. pdf

[2]. Phong phú và di động. https. //slidetodoc. com/windows-system-programming-using-python-mark-hammond-mhammondskippinet/

Python có tốt cho việc sắp xếp dữ liệu không?

Python cung cấp các tính năng tích hợp sẵn cho các tác vụ sắp xếp dữ liệu khác nhau như nhóm dữ liệu, nối dữ liệu, hợp nhất dữ liệu và nối các khung dữ liệu.

Làm cách nào để sử dụng Python để sắp xếp dữ liệu?

Các bước chính của việc sắp xếp dữ liệu .

Thu thập dữ liệu. Bước đầu tiên là nhập dữ liệu bạn muốn phân tích. .

Làm sạch dữ liệu. Đây là một trong những bước quan trọng nhất, vì đó là khi bạn khắc phục những thứ có thể gây ra sự cố cho bạn sau này. .

Chuyển đổi dữ liệu. .

khám phá dữ liệu

Ví dụ sắp xếp dữ liệu là gì?

Ví dụ sắp xếp dữ liệu . Xác định các khoảng trống hoặc ô trống trong dữ liệu và lấp đầy hoặc xóa chúng. Xóa dữ liệu không liên quan hoặc không cần thiết. Xác định các ngoại lệ nghiêm trọng trong dữ liệu và giải thích sự không nhất quán hoặc xóa chúng để tạo điều kiện phân tích. Merging several data sources into one data-set for analysis. Identifying gaps or empty cells in data and either filling or removing them. Deleting irrelevant or unnecessary data. Identifying severe outliers in data and either explaining the inconsistencies or deleting them to facilitate analysis.

Thư viện Python nào được sử dụng để sắp xếp dữ liệu?

Gấu trúc. Pandas (Phân tích dữ liệu Python) là điều bắt buộc trong vòng đời của khoa học dữ liệu. Đây là thư viện Python phổ biến và được sử dụng rộng rãi nhất cho khoa học dữ liệu, cùng với NumPy trong matplotlib.