Python é uma linguagem muito boa para análise de dados, principalmente porque as bibliotecas centradas em dados são muito adequadas. O Pandas é um deles, facilitando a importação e análise de dados. Neste artigo, analisei os dados no arquivo Country Data.csv no conjunto de dados públicos no site de Stanford.
Instalação
Instale o Pandas:
pip install pandasCrie um DataFrame no Pandas usando o método pd.Series para passar várias Series para a classe DataFrame para concluir a criação do quadro de dados. Aqui, ele é passado em dois objetos Series, com s1 como a primeira linha e s2 como a segunda linha.
exemplo:
Resultado:
Importar dados com Pandas
O primeiro passo é ler os dados. Os dados são armazenados como um valor separado por vírgula ou arquivo csv, onde cada linha é separada por uma nova linha e cada coluna é separada por uma vírgula (,). Para poder usar os dados em Python, o arquivo csv precisa ser lido em um Pandas DataFrame. DataFrame é uma forma de representar e processar dados da tabela.
exemplo:
import pandas as pd
df = pd.read_csv("IND_data.csv")
df.head()
df.shape Resultado:
29,10Indexar DataFrames com Pandas
Você pode usar o método pandas.DataFrame.iloc para construir um índice. O método iloc permite a recuperação de até linhas e colunas por local.
exemplo:
df.iloc[0:5,:]
df.iloc[:,:]
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Indexando usando tags em Pandas
Você pode usar o método pandas.DataFrame.loc para indexar rótulos, o que permite usar rótulos em vez de posições para indexação.
exemplo:
df.loc[0:5,:]
df = df.loc[5:,:] O conteúdo acima não é muito diferente de df.iloc [0: 5 ,:]. Isso ocorre porque, embora o rótulo da linha possa assumir qualquer valor, nosso rótulo da linha corresponde exatamente à posição. No entanto, os rótulos das colunas podem facilitar o processamento de dados. exemplo:
df.loc[:5,"Time period"]
DataFrame Math 与 Pandas
O cálculo do quadro de dados pode ser feito usando a função estatística da ferramenta pandas.
exemplo:
df.describe()
df.corr()
df.rank()
Diagrama de Pandas
Os gráficos nesses exemplos são feitos usando convenções padrão para fazer referência à API matplotlib, que fornece os fundamentos do Pandas para criar mapas bonitos com facilidade.
exemplo:
import the required module
import matplotlib.pyplot as plt
df['Observation Value'].hist(bins=10)
df.boxplot(column='Observation Value', by = 'Time period')
x = df["Observation Value"]
y = df["Time period"]
plt.scatter(x, y, label= "stars", color= "m",
marker= "*", s=30)
plt.xlabel('Observation Value')
plt.ylabel('Time period')
plt.show()
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