如何使用 Pandas 进行数据建模?

步骤 1：导入必要的库

import pandas as pd

步骤 2：读取数据

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("your_data_file.csv")

# 读取 JSON 文件
data = pd.read_json("your_json_file.json")

步骤 3：数据预处理

• 删除空值
• 转换数据类型
• 合并数据框
• 创建新的变量

# 删除空值
data.dropna(inplace=True)

# 转换数据类型
data["date"] = pd.to_datetime(data["date"])

# 合并数据框
data = pd.concat([data1, data2], join="inner", on="id")

步骤 4：数据分析

• 计算统计指标
• 构建图表
• 探索数据

# 计算统计指标
data["mean"] = data.groupby("category")["value"].mean()

# 构建图表
data.plot(x="date", y="value")

步骤 5：数据存储

# 将数据保存到 CSV 文件
data.to_csv("your_output_file.csv", index=False)

# 将数据保存到 SQL 数据库
data.to_sql("your_table_name", con="your_db_connection")

示例

import pandas as pd

# 读取 CSV 文件
data = pd.read_csv("sales_data.csv")

# 计算销售额的平均值
data["total_sales"] = data.groupby("product_category")["price"].sum()["total_price"]

# 构建图表
data.plot(x="product_category", y="total_sales")

# 将数据保存到 SQL 数据库
data.to_sql("sales_data", con="your_db_connection")
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