【Python DataFrame 专栏】深入探索 pandas DataFrame:高级数据处理技巧

简介: 【5月更文挑战第19天】在 Python 数据分析中,pandas DataFrame 是核心工具。本文介绍了几个高级技巧:1) 横向合并 DataFrame;2) 数据分组与聚合;3) 处理缺失值;4) 数据重塑;5) 条件筛选;6) 使用函数处理数据。掌握这些技巧能提升数据处理效率和分析深度,助你更好地发掘数据价值。

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在 Python 的数据分析领域中,pandas 的 DataFrame 是我们不可或缺的强大工具。当我们掌握了基本操作后,进一步深入探索其高级数据处理技巧将使我们能够更高效、灵活地处理和分析数据。

首先,让我们回顾一下 DataFrame 的创建。

import pandas as pd

data = {
   
   'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'Age': [25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

接下来,我们来看一些高级技巧。

合并多个 DataFrame 是常见的操作。假设我们有另一个 DataFrame df2

data2 = {
   
   'Name': ['David', 'Emma'],
         'Hobby': ['Reading', 'Drawing']}
df2 = pd.DataFrame(data2)

# 横向合并
merged_df = pd.concat([df, df2], axis=1)
print(merged_df)

数据分组与聚合也是非常重要的。

# 按照 City 进行分组,并计算每个组的 Age 平均值
grouped_df = df.groupby('City').agg({
   
   'Age': 'ean'})
print(grouped_df)

处理缺失值是数据分析中经常遇到的情况。

df_with_nans = df.copy()
df_with_nans.loc[0, 'Age'] = None

# 填充缺失值
df_filled = df_with_nans.fillna(0)
print(df_filled)

我们还可以对数据进行重塑。

# 使用 melt 函数将列转换为行
melted_df = pd.melt(df, id_vars=['Name'], value_vars=['Age', 'City'])
print(melted_df)

条件筛选也可以变得更加复杂。

# 筛选出年龄大于 30 且城市为 'London' 的行
filtered_df = df[(df['Age'] > 30) & (df['City'] == 'London')]
print(filtered_df)

另外,我们可以使用函数来处理数据。

def age_category(age):
    if age < 30:
        return 'Young'
    elif age < 40:
        return 'Middle-aged'
    else:
        return 'Old'

df['AgeCategory'] = df['Age'].apply(age_category)
print(df)

通过这些高级技巧,我们能够更加灵活和高效地处理 DataFrame 中的数据,挖掘出更多有价值的信息,为我们的数据分析和决策提供有力支持。

总之,深入探索 pandas DataFrame 的高级数据处理技巧是提升数据分析能力的关键一步。不断地实践和尝试新的方法,将使我们在数据分析的道路上越走越远,发现更多的数据奥秘。

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