Python数据分析实战:Pandas与NumPy高效应用
一、基础数据结构操作
1. 数据frame创建与合并
- 使用pandas.read_csv读取CSV文件
- concat函数实现纵向合并(axis=1)
- merge函数处理键值关联(左连接示例)
二、数据处理核心方法
2.1 数据清洗
(1)缺失值处理
dropna方法 | how='any'参数应用 |
fillna方法 | 前向填充示例 |
2.2 数据计算
(2)统计指标计算
- 描述性统计使用df.describe()
- 分组聚合通过groupby+ agg()
- 自定义统计函数应用示例
三、高级数据可视化
3.1 矩阵运算
(1)矩阵乘法实现
np.dot(A,B) | 矩阵点积操作 |
np.dot(A,B.T) | 转置矩阵运算 |
3.2 可视化图表
(2)Matplotlib应用
- 折线图绘制示例代码
- 柱状图双轴配置方法
- 热力图绘制技巧
四、性能优化技巧
4.1 内存管理
(1)数据类型转换
- int64转float32节省内存示例
- 内存占用对比实验数据
4.2 并行计算
(2)多线程处理
concurrent.futures.ThreadPoolExecutor | 并行计算模板 |
异步io应用场景 | 异步IO多任务处理 |
五、常见问题解决方案
5.1 性能瓶颈排查
(1)执行时间统计
- timeit模块基准测试
- 内存增长监控方法
5.2 错误处理
(2)异常捕获机制
try-except块结构 | 常见异常类型示例 |
logging模块日志记录 | 错误日志输出格式 |
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