Python 中的數(shù)據(jù)處理方式有哪些？
1.數(shù)據(jù)清洗與預(yù)處理
Pandas: Pandas 是最常用的數(shù)據(jù)處理庫(kù)之一，它提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（如DataFrame）以及用于操作表格數(shù)據(jù)的函數(shù)，包括缺失值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、聚合等。
import pandas as pd
# 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的 DataFrame
data = {'A': [1, 2, None], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)
# 處理缺失值
df.fillna(0, inplace=True)2. 數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)
NumPy: NumPy 提供了多維數(shù)組對(duì)象和一系列用于數(shù)學(xué)運(yùn)算的功能，是進(jìn)行數(shù)值計(jì)算的基礎(chǔ)庫(kù)。
import numpy as np
# 創(chuàng)建一個(gè)數(shù)組并執(zhí)行一些基本操作
arr = np.array([1, 2, 3])
mean_value = np.mean(arr)SciPy: SciPy 建立在 NumPy 之上，提供了更多高級(jí)的科學(xué)計(jì)算功能，如優(yōu)化、信號(hào)處理、線性代數(shù)等。
from scipy import stats
# 計(jì)算一組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)信息
data = [1, 2, 2, 3, 4]
mode = stats.mode(data)3. 數(shù)據(jù)可視化
Matplotlib: Matplotlib 是 Python 中最受歡迎的繪圖庫(kù)之一，可以創(chuàng)建靜態(tài)、動(dòng)態(tài)及交互式的圖表。
import matplotlib.pyplot as plt
# 繪制簡(jiǎn)單折線圖
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 9, 16])
plt.show()Seaborn: Seaborn 是基于 Matplotlib 的更高層次接口，專注于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可視化，提供更美觀的默認(rèn)樣式和顏色方案。
import seaborn as sns
# 加載示例數(shù)據(jù)集并繪制熱力圖
tips = sns.load_dataset("tips")
sns.heatmap(tips.corr(), annot=True)
plt.show()4. 機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)建模
Scikit-learn: Scikit-learn 是一個(gè)廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，支持多種算法，如分類、回歸、聚類等，并且包含許多實(shí)用工具，例如特征選擇、模型評(píng)估等。
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 分割數(shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 訓(xùn)練線性回歸模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)5. 文本處理與自然語(yǔ)言處理 (NLP)
NLTK: NLTK (Natural Language Toolkit) 是一個(gè)用于文本處理和自然語(yǔ)言處理的強(qiáng)大庫(kù)，涵蓋了從分詞到語(yǔ)義分析的各種任務(wù)。
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
# 分詞
text = "Hello, how are you?"
tokens = word_tokenize(text)
print(tokens)spaCy: spaCy 是另一個(gè)高效的工業(yè)級(jí) NLP 庫(kù)，特別適合生產(chǎn)環(huán)境中使用，具有快速性能和易于擴(kuò)展的特點(diǎn)。
import spacy
nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
doc = nlp("Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion")
for token in doc:
print(token.text, token.pos_)6. 時(shí)間序列分析
Statsmodels: Statsmodels 是一個(gè)專注于統(tǒng)計(jì)建模和時(shí)間序列分析的庫(kù)，提供了廣泛的模型和方法，如ARIMA、VAR等。
import statsmodels.api as sm
# 擬合 ARIMA 模型
model = sm.tsa.ARIMA(endog=data, order=(5,1,0))
results = model.fit()7. 圖像處理
OpenCV: OpenCV 是一個(gè)開(kāi)源計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)，廣泛應(yīng)用于圖像處理和視頻捕捉等領(lǐng)域。
import cv2
# 讀取圖像文件
img = cv2.imread('image.jpg')
# 顯示圖像
cv2.imshow('Image', img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()8. 數(shù)據(jù)庫(kù)連接與SQL查詢
SQLite3: SQLite3 模塊允許直接與 SQLite 數(shù)據(jù)庫(kù)交互，執(zhí)行 SQL 查詢。
import sqlite3
conn = sqlite3.connect('example.db')
cursor = conn.cursor()
# 執(zhí)行查詢
cursor.execute("SELECT * FROM table_name")
rows = cursor.fetchall()
for row in rows:
print(row)
conn.close()SQLAlchemy: SQLAlchemy 是一個(gè) ORM（對(duì)象關(guān)系映射）庫(kù)，使得 Python 對(duì)象可以直接映射到數(shù)據(jù)庫(kù)表，簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)庫(kù)操作。
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData
engine = create_engine('sqlite:///example.db')
metadata = MetaData(bind=engine)
table = Table('table_name', metadata, autoload_with=engine)
with engine.connect() as connection:
result = connection.execute(table.select())
for row in result:
print(row)9. 并行與分布式計(jì)算
Multiprocessing: Multiprocessing 模塊提供了跨平臺(tái)的方式來(lái)進(jìn)行多進(jìn)程編程，適用于需要利用多核 CPU 資源的任務(wù)。
from multiprocessing import Pool
def f(x):
return x*x
if __name__ == '__main__':
with Pool(5) as p:
print(p.map(f, [1, 2, 3]))Dask: Dask 是一個(gè)靈活的并行計(jì)算庫(kù)，能夠輕松地將現(xiàn)有的 Python 代碼擴(kuò)展到大規(guī)模集群上運(yùn)行。
import dask.dataframe as dd
# 讀取大型 CSV 文件
df = dd.read_csv('large_file.csv')
result = df.groupby('column').sum().compute()
