在數(shù)據(jù)處理方面的應(yīng)用,幫助讀者輕松掌握數(shù)據(jù)處理技能。
數(shù)據(jù)處理庫(kù)
PydasPydas的一個(gè)數(shù)據(jù)可視化庫(kù),提供了豐富的繪圖功能。
數(shù)據(jù)處理實(shí)例
數(shù)據(jù)處理實(shí)例。
1. 數(shù)據(jù)讀取和寫(xiě)入
das庫(kù)可以方便地讀取和寫(xiě)入各種數(shù)據(jù)格式,如CSV、Excel、SL等。下面是一個(gè)讀取CSV文件并進(jìn)行簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)處理的示例
```portdas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')a() 去除缺失值
data = data[data['age'] >18] 選擇年齡大于18歲的數(shù)據(jù)dex=False)
2. 數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換
das庫(kù)可以方便地進(jìn)行各種數(shù)據(jù)清洗和轉(zhuǎn)換操作。下面是一個(gè)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的示例
```portdas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')a() 去除缺失值ean()) / data['age'].std() 標(biāo)準(zhǔn)化年齡dex=False)
3. 數(shù)據(jù)分析和可視化
das和Matplotlib庫(kù)可以方便地進(jìn)行各種數(shù)據(jù)分析和可視化操作。下面是一個(gè)分析數(shù)據(jù)分布并繪制直方圖的示例
```portdas as pdportatplotlib.pyplot as plt
data = pd.read_csv('data.csv')a() 去除缺失值s=20) 繪制年齡分布直方圖
plt.show()
數(shù)據(jù)處理學(xué)習(xí)資源
數(shù)據(jù)處理的學(xué)習(xí)資源非常豐富。下面是一些值得推薦的學(xué)習(xí)資源
Pyumpy.org/doc/
dasdas.pydata.org/docs/
atplotlibtentsl
數(shù)據(jù)處理的基本技能。