【数据挖掘】Pandas

Pandas 是 Python 进行 数据挖掘 和 数据分析 的核心库之一，提供了强大的 数据清洗、预处理、转换、分析 和 可视化 功能。它通常与 NumPy、Matplotlib、Seaborn、Scikit-Learn 等库结合使用，帮助构建高效的数据挖掘流程。

---

📌 1. 读取数据

Pandas 支持多种数据格式，如 CSV、Excel、JSON、SQL、Parquet 等。

import pandas as pd# 读取 CSV 文件
df = pd.read_csv("data.csv")# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("data.xlsx")# 读取 JSON 文件
df = pd.read_json("data.json")# 读取 SQL 数据库
import sqlite3
conn = sqlite3.connect("database.db")
df = pd.read_sql("SELECT * FROM table_name", conn)

---

📌 2. 数据探索（EDA）

2.1 查看数据基本信息

print(df.head())    # 查看前5行
print(df.tail())    # 查看后5行
print(df.info())    # 数据类型、缺失值情况
print(df.describe()) # 统计摘要（仅适用于数值列）
print(df.shape)     # 行列数
print(df.columns)   # 列名
print(df.dtypes)    # 每列的数据类型

2.2 缺失值检测

print(df.isnull().sum())   # 统计每列的缺失值数量
print(df.dropna().shape)   # 删除含有缺失值的行
df.fillna(df.mean(), inplace=True)  # 用均值填充缺失值

---

📌 3. 数据清洗

3.1 处理缺失值

df.fillna(df.median(), inplace=True)  # 用中位数填充
df.dropna(inplace=True)  # 删除缺失值

3.2 处理重复值

df.drop_duplicates(inplace=True)

3.3 处理异常值

# 以标准差为例，删除 3 倍标准差外的异常值
import numpy as np
df = df[(np.abs(df["column"] - df["column"].mean()) <= (3 * df["column"].std()))]

---

📌 4. 数据转换

4.1 数据类型转换

df["date_column"] = pd.to_datetime(df["date_column"])  # 转换为日期格式
df["int_column"] = df["int_column"].astype(float)      # int 转 float

4.2 处理分类数据

df["category"] = df["category"].astype("category")  # 转换为类别数据
df = pd.get_dummies(df, columns=["category"])  # 独热编码（One-Hot Encoding）

4.3 归一化 & 标准化

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScalerscaler = MinMaxScaler()  # 归一化到 [0,1]
df["normalized"] = scaler.fit_transform(df[["column"]])scaler = StandardScaler()  # 标准化为均值 0，标准差 1
df["standardized"] = scaler.fit_transform(df[["column"]])

---

📌 5. 数据分组 & 统计分析

5.1 分组计算

df.groupby("category")["value"].mean()   # 按类别分组求均值
df.groupby("category")["value"].sum()    # 按类别求和
df.groupby(["category", "sub_category"])["value"].agg(["mean", "sum", "count"])  # 多指标统计

5.2 透视表

df.pivot_table(values="value", index="category", columns="year", aggfunc="sum")

5.3 计算相关性

df.corr()  # 计算数值型变量之间的相关性

---

📌 6. 数据可视化

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 柱状图
df["category"].value_counts().plot(kind="bar")# 直方图
df["value"].hist(bins=30)# 相关性热图
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap="coolwarm")# 散点图
sns.scatterplot(x=df["feature1"], y=df["feature2"])# 盒须图（查看异常值）
sns.boxplot(x=df["category"], y=df["value"])

---

📌 7. 数据分割

7.1 训练集 & 测试集划分

from sklearn.model_selection import train_test_splitX = df.drop("target", axis=1)  # 特征
y = df["target"]  # 目标变量X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

---

📌 8. 数据导出

df.to_csv("cleaned_data.csv", index=False)  # 导出为 CSV
df.to_excel("cleaned_data.xlsx", index=False)  # 导出为 Excel
df.to_json("cleaned_data.json")  # 导出为 JSON

---

📌 9. Pandas + Scikit-Learn 数据挖掘

Pandas 可用于构建 机器学习模型，以下是一个简单的 回归分析示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error# 选择特征和目标变量
X = df[["feature1", "feature2"]]
y = df["target"]# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)# 预测
y_pred = model.predict(X)# 计算误差
mse = mean_squared_error(y, y_pred)
print("均方误差:", mse)

---

📌 总结

Pandas 任务	函数/方法
读取数据	read_csv()、read_excel()、read_json()
数据探索	head()、info()、describe()、isnull()
数据清洗	dropna()、fillna()、drop_duplicates()
数据转换	astype()、get_dummies()、MinMaxScaler()
分组统计	groupby()、pivot_table()、corr()
可视化	hist()、plot()、heatmap()
机器学习	train_test_split()、LinearRegression()

Pandas 是数据挖掘的 核心工具，熟练掌握它能大幅提高数据分析和建模的效率！ 🚀 🚀 🚀