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 49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()

  2. 2. 数据分析：
  3. ```python
  4. # 分析商品类别分布
  5. category_counts = data['category'].value_counts()
  6. category_df = pd.DataFrame(category_counts, index=category_counts.index))
  7. print(category_df)
  9. # 交易频率分析
  10. transaction_freq = data.groupby('user_id')['transaction_id'].count().reset_index(name='frequency')
  11. 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。

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