Hướng dẫn what is data manipulation with python? - thao tác dữ liệu với python là gì?

Bài viết này sẽ rất hữu ích cho các độc giả đang tìm kiếm một điểm dừng đọc cho tất cả các mã thao tác dữ liệu và cú pháp. Trong bài viết này, thư viện Pandas đã được sử dụng để thao tác dữ liệu. Pandas là một công cụ phân tích dữ liệu Python phổ biến. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu dễ sử dụng và hiệu quả cao. Các cấu trúc dữ liệu này liên quan đến dữ liệu số hoặc được dán nhãn, được lưu trữ dưới dạng bảng.

Các chủ đề được đề cập trong bài viết này:

1. Bộ dữ liệu

Bán hàng tại nhà của Hoa Kỳ, 1963 Từ2016: Dữ liệu quốc gia và khu vực về số lượng nhà ở một gia đình mới được bán và bán. Cũng cung cấp dữ liệu quốc gia về giá trung bình và trung bình, số lượng nhà được bán và bán theo giai đoạn xây dựng và các số liệu thống kê khác. Từ điều tra dân số Hoa Kỳ, các chỉ số chuỗi thời gian kinh tế. Dữ liệu được cung cấp bởi Enigma.io từ Bộ Thương mại Hoa Kỳ.

Bộ dữ liệu có 20.404 hàng và 20 cột.

2. Đưa dữ liệu của bạn vào một khung dữ liệu

Tải DataFrame từ tệp CSV

df = pd.read_csv(‘file.csv’)df = pd.read_csv(‘file.csv’, header=0, index_col=0, quotechar=’”’,sep=’:’, na_values = [‘na’, ‘-‘, ‘.’, ‘’])

3. Lưu một khung dữ liệu

Lưu DataFrame vào tệp CSV

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')

Lưu một khung dữ liệu vào từ điển Python

dictionary = df.to_dict()

Lưu một khung dữ liệu vào chuỗi python

string = df.to_string()

4. Làm việc với toàn bộ khung dữ liệu

Nhìn vào nội dung DataFrame

df.info()

Tóm tắt số liệu thống kê cột

df.describe()

Cái đầu

df.head(n)

Cái đuôi

df.tail(n)

Hình dạng (Count Row, Cột số)

df.shape

5. Làm việc với các hàng - Phần 1

Giữ hàng

df = df[df['cat_code']== 'SOLD']

Thả hàng

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')0

Thả giá trị NULL (NAN)

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')1

6. Làm việc với các cột - Phần 1

Thả cột

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')2

Giữ cột

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')3

Thêm các cột mới vào DataFrame

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')4

7. Các chức năng do người dùng xác định

Tạo một cột mới bằng cách sử dụng các chức năng

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')5

8. Bộ dữ liệu làm sạch

Tạo ba bộ dữ liệu

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')6

Giữ cột

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')7

Thêm các cột mới vào DataFrame

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')8

7. Các chức năng do người dùng xác định

Tạo một cột mới bằng cách sử dụng các chức năng

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')9

df.to_csv(‘name.csv’, encoding=’utf-8')5

dictionary = df.to_dict()0

8. Bộ dữ liệu làm sạch

Tạo ba bộ dữ liệu

dictionary = df.to_dict()1

Đổi tên cột

dictionary = df.to_dict()2

9. Tham gia/kết hợp DataFrames và Groupby

dictionary = df.to_dict()3

Hợp nhất trên các cột

dictionary = df.to_dict()4

Nhóm - Áp dụng chức năng tổng hợp

dictionary = df.to_dict()5

10. Đồ thị và thống kê

Biểu đồ dòng đơn

Đồ thị nhiều dòng

Tương quan

dictionary = df.to_dict()7

Định lượng

dictionary = df.to_dict()8

Biểu đồ

11. Làm việc với các hàng - Phần 2

dictionary = df.to_dict()9

Sắp xếp các giá trị hàng dataFrame

string = df.to_string()0

dictionary = df.to_dict()6

string = df.to_string()1

Sắp xếp DataFrame theo chỉ mục hàng của nó

string = df.to_string()2

Chọn một lát hàng theo vị trí số nguyên

string = df.to_string()3

12. Làm việc với các cột - Phần 2

Tìm nhãn chỉ mục cho các giá trị tối đa/tối đa trong cột

string = df.to_string()4

Toán học trên toàn bộ khung dữ liệu

string = df.to_string()5

Các phương pháp toàn cột phổ biến

string = df.to_string()6

Các phương pháp phần tử thông thường phổ biến

string = df.to_string()7

Áp dụng các chức năng toán học vô dụng cho các cột

string = df.to_string()8

13. Làm việc với các tế bào

Chọn một ô theo nhãn và cột cột

string = df.to_string()9

Đặt một ô theo nhãn và cột cột

df.info()0

Chọn và cắt trên nhãn

df.info()1

Chọn hàng

df.info()2

Chọn cột

df.info()3

14. Làm việc với các giá trị và chuỗi bị thiếu

df.info()4

Thả tất cả các hàng với Nan

df.info()5

Thả tất cả các cột với NAN

Thả tất cả các hàng nơi Nan xuất hiện nhiều hơn hai lần

df.info()6

Cái đầu

df.info()7

Cái đuôi

df.info()8

Có nghĩa là gì bởi thao tác dữ liệu?

Thao tác dữ liệu có nghĩa là tổ chức hoặc sắp xếp loại dữ liệu có cấu trúc được đọc bởi các chương trình máy tính để dễ hiểu hơn. Thực hiện quá trình này một cách hiệu quả có thể cải thiện chất lượng dữ liệu và phân tích của bạn.to organize or arrange the kind of structured data that is read by computer programs so that it's easier to interpret. Performing this process effectively can improve the quality of your data and analysis.

Python có tốt cho thao tác dữ liệu không?

Do cú pháp đơn giản và mức độ phổ biến trong ngành, Python thường được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu để phát triển phần mềm phân tích dữ liệu.Khả năng làm việc với các nền tảng khác nhau và nhấn mạnh vào khả năng đọc đã khiến Python trở thành một trong những ngôn ngữ được tìm kiếm nhiều nhất để khám phá dữ liệu.Python is frequently used by data scientists for developing data analysis software. Its ability to work with various platforms and emphasis on readability have made Python one of the most sought-after languages for data exploration.

Thao tác dữ liệu với ví dụ là gì?

Thao tác dữ liệu là quá trình thay đổi hoặc thay đổi dữ liệu để làm cho nó dễ đọc và có tổ chức hơn.Ví dụ: bạn có thể sắp xếp dữ liệu theo thứ tự bảng chữ cái để đẩy nhanh quá trình tìm kiếm thông tin hữu ích.Một ví dụ khác về thao tác dữ liệu là quản lý trang web.the process of changing or altering data in order to make it more readable and organized. For example, you can arrange data alphabetically to expedite the process of finding useful information. Another example of data manipulation is website management.

Thao tác dữ liệu trong học máy là gì?

Thao tác dữ liệu là phương pháp tổ chức dữ liệu để dễ đọc hoặc thiết kế hơn hoặc có cấu trúc hơn.Ví dụ, một tập hợp bất kỳ loại dữ liệu nào có thể được tổ chức theo thứ tự bảng chữ cái để có thể hiểu dễ dàng.the method of organizing data to make it easier to read or more designed or structured. For instance, a collection of any kind of data could be organized in alphabetical order so that it can be understood easily.

Chủ đề