使用 Pandas 进行数据探索
介绍
本次通过分析电信运营商的客户离网率数据集来熟悉 Pandas 数据探索的常用方法，并构建一个预测客户离网率的简单模型。
知识点
- 排列
- 索引
- 交叉表
- 透视表
- 数据探索
Pandas 的主要方法
Pandas 是基于 NumPy 的一种工具，提供了大量数据探索的方法。Pandas 可以使用类似 SQL 的方式对 .csv、.tsv、.xlsx 等格式的数据进行处理分析。
Pandas 主要使用的数据结构是 Series 和 DataFrame 类。下面简要介绍下这两类：
- Series 是一种类似于一维数组的对象，它由一组数据（各种 NumPy 数据类型）及一组与之相关的数据标签（即索引）组成。
- DataFrame 是一个二维数据结构，即一张表格，其中每列数据的类型相同。你可以把它看成由 Series 实例构成的字典。
下面开始此次实验，我们将通过分析电信运营商的客户离网率数据集来展示 Pandas 的主要方法。
首先载入必要的库，即 NumPy 和 Pandas。
- 教学代码：*
import numpy as np
import pandas