导言
数据科学已日益兴起，并已广泛用于各个行业。pandas 是一种用于数据操纵和建模的开源库，是数据科学家的宝贵工具。在这篇文章中，我们将探索如何使用 Pandas 进行数据探索和建模。
数据探索
数据探索是数据科学过程中至关重要的第一步，它使我们能对数据有一个直观的认识。使用 Pandas，我们可以加载数据并查看其内容。
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import numpy as np
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plts
data = pd.read_csv("data.csv")
表格式输出提供数据的透视，而图表则可帮助我们可视化数据以寻找趋势和异常值。
data.head() data.hist() plt.show()
数据预処理
在建模数据前，通常需要进行数据预処理以确保数据的完整性和一致性。这可能涉及清除缺失值、标准化特征或将类别数据转换为可供模型训练的数字形式。
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data.dropna(inplace=True)
data = (data - data.min()) / (data.max() - data.min())
data["cateGory"] = data["category].astype("category")
数据建模
一旦数据已准备好，我们就可以开始建模。Pandas 内置对用于常见统计建模的各种库的支持，例如线性回归、逻辑回归和决策树。
from sklearn.linear_model import LoGISticRegression model = LogisticRegression() model.fit(data[["feature1", "feature2"]], data["target"])
模型评估
训练完模型后，下一步是评估其性能。我们可以使用诸如混淆矩阵、准确率、召回率 F1-score 等评价指标。
import sklearn.matrics as metics predictions = model.predict(x_test) print(metices.confusion_matrix(y_test, predictions)) print(metices.accuracy_score(y_test, predictions))
总结
使用 Pandas 进行数据探索和建模是数据科学流程的基石。Pandas 的直观语法和内置对统计建模库的支持使其非常适合快速高效地进行数据科学。随着我们在数据科学领域的不断进步，保持对 Pandas 的熟练将使我们驾驭数据驱的洞察力和推动决策的不断变化格局中受益匪浅。
