利用Pandas进行复杂数据处理:案例分享
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)。
- 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. 数据分析:
```python
# 分析商品类别分布
category_counts = data['category'].value_counts()
category_df = pd.DataFrame(category_counts, index=category_counts.index))
print(category_df)
# 交易频率分析
transaction_freq = data.groupby('user_id')['transaction_id'].count().reset_index(name='frequency')
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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