Исследование данных с использованием Pandas: операции чтения, анализа, фильтрации и визуализации.

Исследование данных с использованием Pandas

import pandas as pd

Чтение данных

df = pd.read_csv('data.csv')

Основная информация о данных

df.info()

Статистическое описание

df.describe()

Получение уникальных значений

df['column_name'].unique()

Группировка данных

df.groupby('column_name').mean()

Сортировка данных

df.sort_values('column_name', ascending=False)

Фильтрация данных

df[df['column_name'] > 10]

Объединение наборов данных

pd.merge(df1, df2, on='common_column')

Создание новых столбцов

df['new_column'] = df['column1'] + df['column2']

Изменение типов данных

df['column_name'] = df['column_name'].astype('int')

Обработка пропущенных значений

df.dropna()

df.fillna(0)

Визуализация данных

import matplotlib.pyplot as plt

df['column_name'].hist()

plt.scatter(df['column1'], df['column2'])

Экспорт данных

df.to_csv('new_data.csv')