背景
數(shù)據(jù)已滲透到我們生活的各個(gè)層面，從智能傳感器到龐大數(shù)據(jù)庫(kù)。從這些數(shù)據(jù)中提取有用信息已變得至關(guān)避要，以幫助我們制定明智的決策、提升運(yùn)營(yíng)效率和創(chuàng)造創(chuàng)新洞察。使用諸如 pandas、NumPy 等庫(kù)的編程語(yǔ)言（如：python）扮演著關(guān)鍵的角色。
數(shù)據(jù)提取基礎(chǔ)
數(shù)據(jù)提取的第一步是將數(shù)據(jù)從數(shù)據(jù)源加載到存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)中。Pandas 的 read_csv() 方法允許從 CSV 文件加載數(shù)據(jù)，而 read_sql() 方法用于從連接的數(shù)據(jù)庫(kù)中獲取數(shù)據(jù)。加載的數(shù)據(jù)隨后可以進(jìn)行清理和轉(zhuǎn)換，以使其適合于進(jìn)一步的探索和建模。
數(shù)據(jù)探索
一旦數(shù)據(jù)加載完畢，就可以使用 Pandas 的數(shù)據(jù)框和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)探索數(shù)據(jù)。.info() 方法提供了數(shù)據(jù)類(lèi)型的、缺失值和內(nèi)存使用量之類(lèi)的信息。.head() 方法用于預(yù)覽數(shù)據(jù)前幾行，而 .tail() 方法則展示數(shù)據(jù)末尾行。
數(shù)據(jù)清洗
數(shù)據(jù)清洗是去除不正確的、丟失或重復(fù)條來(lái)優(yōu)化數(shù)據(jù)質(zhì)量的基本但重要的部分。例如，使用 .dropna() 方法可以丟棄帶有缺失值的行，而 .drop_duplicates() 方法可以?xún)H選擇唯一行。
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換涉及將數(shù)據(jù)從一種結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換到另一種結(jié)構(gòu)以用于建模。Pandas 的數(shù)據(jù)框提供方法來(lái)重塑數(shù)據(jù)，如 .stack() 用于從寬表轉(zhuǎn)換為長(zhǎng)表，而 .unstack() 用于逆轉(zhuǎn)該轉(zhuǎn)換。
數(shù)據(jù)聚合
數(shù)據(jù)聚合將多個(gè)觀(guān)測(cè)值的值總結(jié)為單個(gè)值。Pandas 的 .groupby() 方法用于基于指定分組鍵將數(shù)據(jù)分組，而 .agg() 方法用于計(jì)算每一組的匯總統(tǒng)計(jì)信息（如：平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差）
數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化是將復(fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖形表示形式，使其易于解釋和溝通。Matplot 庫(kù)提供了用于生成條形圖、直方圖、散點(diǎn)圖和折線(xiàn)圖的內(nèi)置方法。
機(jī)器語(yǔ)言
機(jī)器語(yǔ)言模型，如 Scikit-Learn 中的決策樹(shù)和分類(lèi)器，可以用于從數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)。它們可以幫助分類(lèi)、回歸和聚類(lèi)數(shù)據(jù)。訓(xùn)練的模型隨后可以用于對(duì)新數(shù)據(jù)的進(jìn)行推理和進(jìn)行真實(shí)的決策。
案例研究：零售商店數(shù)據(jù)
考慮一家零售商店的銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，包含交易日期、時(shí)間、商品類(lèi)別、銷(xiāo)售額和商店編號(hào)。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pyplot
import seaborn as sns
# 加載數(shù)據(jù)
data = data.read_csv("store_data.csv")
# 探索
print(data.info())
print(data.head())
# 數(shù)據(jù)清洗
data.dropna(inplace=True)
# 轉(zhuǎn)換
# 將商店編號(hào)設(shè)置為行標(biāo)簽
data.set_index("store_no", inplace=True)
# 聚合
# 按商店分組并計(jì)算每組的每月總銷(xiāo)售額
monthly_totals = data.groupby("month").resample("M").sum()
# 數(shù)據(jù)可視化
# 生成每月總銷(xiāo)售額的折線(xiàn)圖
pyplot.figure(figxize=(10,6))
monthly_totals.plot(kind="line")
登錄后復(fù)制
結(jié)論
使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)提取是各種行業(yè)和職能中一個(gè)必備技能。遵循本文概述的最佳，數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)工程師和業(yè)務(wù)專(zhuān)業(yè)人員可以從其數(shù)據(jù)中提取有用信息，推動(dòng)明智的決策和卓越的運(yùn)營(yíng)。
