Передовые методы Pandas в Urban University: Освойте секреты анализа данных.

Pandas — библиотека Python для анализа данных, используемая для обработки и преобразования больших наборов данных. Освоение передовых методов Pandas может повысить эффективность и качество анализа. В этой статье мы рассмотрим обработку пропущенных данных, работу с многоиндексными DataFrame и способы оптимизации производительности.

🔷Обработка пропущенных данных

Пропущенные данные могут искажать результаты анализа и моделей машинного обучения. Pandas предоставляет гибкие инструменты для выявления и обработки таких данных.

1. Идентификация пропусков

Используйте методы isnull() и notnull() для обнаружения пропущенных значений:
import pandas as pd
df = pd.read_csv(‘data.csv’)
missing_data = df.isnull()

2. Удаление пропущенных данных

Метод dropna() удаляет строки или столбцы с пропусками:
— Удаление строк с пропусками:
df_clean = df.dropna(axis=0)
— Удаление столбцов с пропусками:
df_clean = df.dropna(axis=1)

3. Заполнение пропусков

Используйте fillna() для замены пропусков:
— Заполнение нулями:
df_filled = df.fillna(0)
— Заполнение средним значением столбца:
df[‘column’] = df[‘column’].fillna(df[‘column’].mean())
4. Интерполяция данных
Метод interpolate() заполняет пропуски на основе соседних значений:
df_interpolated = df.interpolate(method=’linear’)

🔷Работа с многоиндексными DataFrame

Многоиндексные DataFrame позволяют работать с данными, имеющими сложную иерархическую структуру.

1. Создание многоиндекса

— Из существующих столбцов:
df_multi = df.set_index([‘Level1’, ‘Level2’])
— С использованием `MultiIndex`:
index = pd.MultiIndex.from_tuples([(‘A’, 1), (‘A’, 2), (‘B’, 1)])
df_multi = pd.DataFrame(data, index=index)

2. Навигация по многоиндексу

— Доступ к данным:
df_multi.loc[‘A’]
df_multi.loc[(‘A’, 1)]
— Выборка по уровню:
df_multi.xs(‘A’, level=’Level1′)

3. Агрегация данных

— Группировка по уровню индекса:
df_grouped = df_multi.groupby(level=’Level1′).sum()

🔷Оптимизация производительности

При работе с большими наборами данных важно оптимизировать код для повышения скорости выполнения.

1. Эффективные типы данных

Преобразование столбцов в категориальные типы снижает использование памяти:
df[‘category_column’] = df[‘category_column’].astype(‘category’)

2. Векторизация операций

Избегайте циклов for, используя векторизированные операции:
df[‘total’] = df[‘quantity’] * df[‘price’]

3. Методы `eval()` и `query()`

Эти методы ускоряют вычисления:
— `query()`:
df_filtered = df.query(‘quantity > 10’)
— `eval()`:
df.eval(‘total = quantity * price’, inplace=True)

4. Обработка данных по частям

Для больших файлов используйте chunksize в read_csv():
for chunk in pd.read_csv(‘large_data.csv’, chunksize=100000):
process(chunk)

Urban University предлагает современные образовательные программы, ориентированные на практический опыт и актуальные технологии. Наши курсы помогут вам приобрести необходимые знания и навыки для успешной карьеры. Присоединяйтесь к нам, чтобы стать специалистом в области информационных технологий.