pandas练习课件教学课件

pandas练习课件单击此处添加副标题汇报人：XX目录壹pandas基础介绍贰数据操作技巧叁数据分组与聚合肆时间序列分析伍数据可视化陆实战案例分析pandas基础介绍第一章pandas库概述pandas是Python中强大的数据分析库，提供高效的数据处理功能。数据分析利器介绍DataFrame和Series，是pandas中用于存储和操作数据的主要结构。核心数据结构安装与导入通过pip安装pandas库，确保编程环境具备数据处理能力。安装pandas在代码中导入pandas库，并习惯使用别名pd，方便后续操作。导入pandas基本数据结构DataFrame数据框二维标签化数据结构，有行索引和列索引。Series序列一维标签化数组，可存储任意数据类型。0102数据操作技巧第二章数据选择与过滤使用布尔索引筛选满足特定条件的数据行。条件筛选数据结合多个条件进行复杂的数据筛选，提高数据处理的灵活性。多条件过滤数据清洗方法查找并删除数据集中的重复记录，避免数据冗余。重复值去除利用统计方法检测并处理异常值，提高数据准确性。异常值检测识别并填充或删除数据集中的缺失值，确保数据完整性。缺失值处理数据合并与重塑01数据合并将多个数据集合并为一个，便于综合分析。02数据重塑调整数据框架结构，满足分析需求，如转置、透视等。数据分组与聚合第三章分组操作根据数据框中某列的值将数据分组，便于后续聚合分析。按列值分组支持按多列值进行多级分组，实现更复杂的数据细分。多级分组聚合函数应用01求和函数使用sum函数对数据进行分组求和，统计各组数据总量。02平均值函数应用mean函数计算各组数据的平均值，分析数据集中趋势。数据透视表利用数据透视表快速整理数据，实现数据的分组与汇总。数据整理汇总01通过数据透视表，可从多个维度对数据进行深入分析，挖掘数据价值。多维度分析02时间序列分析第四章时间序列基础趋势、季节、周期和随机波动组成要素按时间顺序排列的数据序列时间序列定义时间序列数据处理去除缺失值，处理异常值，确保时间序列数据完整准确。数据清洗对时间序列数据进行平滑、差分等变换，以满足分析需求。数据变换时间序列分析应用用于股票价格预测、市场趋势分析等，帮助投资者做出决策。金融数据分析01分析历史气象数据，预测未来天气变化，提高气象预报准确性。气象预测02数据可视化第五章pandas绘图基础介绍pandas中常用的绘图函数，如plot、bar、hist等。常用绘图函数01根据数据类型和分析需求，选择合适的图表类型进行可视化展示。图表类型选择02图表类型与选择展示数据随时间变化趋势。折线图直观比较各类别数据大小。柱状图显示数据占比情况。饼图高级可视化技巧利用动画效果展示数据变化，增强数据呈现的动态性和直观性。创建可交互的图表，允许用户通过点击、滑动等操作探索数据细节。动态图表展示交互式图表实战案例分析第六章数据分析流程处理缺失值，纠正错误数据，确保数据质量。数据清洗分析数据分布，识别数据模式，为建模做准备。数据探索用图表展示分析结果，直观呈现数据特征。结果可视化实际问题解决通过实战案例，展示如何使用pandas处理缺失值、异常值。数据处理案例分析销售数据，利用pandas进行数据筛选、分组聚合，得出业务洞察。数据分析应用课件练习题01数据处理案例提供基于pandas的数据清洗、转换和分析实战练