利用Pandas进行复杂数据处理:案例分享

原创 以你之姓@ 2025-01-27 06:30 45阅读 0赞

Pandas是Python中用于数据处理的强大库。下面我将通过一个实际的案例来展示如何使用Pandas进行复杂数据处理。

案例:假设我们有一个关于电子商务网站的数据集,包括用户信息(如ID、年龄等)、商品信息(如ID、名称、价格等)以及交易记录(如交易ID、购买商品、购买时间等)。

  1. 数据导入与清洗:
    ```python
    import pandas as pd

读取数据

data = pd.read_csv(‘ecommerce_data.csv’)

清洗数据:处理缺失值、异常值等

data.dropna(inplace=True) # 删除含有缺失值的行
data[‘price’] = data[‘price’].replace(np.nan, ‘0’, regex=False)) # 处理价格列的缺失值

检查数据质量

data.isnull().sum()

  1. 2. 数据分析:
  2. ```python
  3. # 分析商品类别分布
  4. category_counts = data['category'].value_counts()
  5. category_df = pd.DataFrame(category_counts, index=category_counts.index))
  6. print(category_df)
  7. # 交易频率分析
  8. transaction_freq = data.groupby('user_id')['transaction_id'].count().reset_index(name='frequency')
  9. print(transaction_freq)

通过以上案例,我们可以看到Pandas在数据处理中的强大功能,包括数据导入清洗、数据分析等。

文章版权声明:注明蒲公英云原创文章,转载或复制请以超链接形式并注明出处。

发表评论

表情:
评论列表 (有 0 条评论,45人围观)

还没有评论,来说两句吧...

相关阅读