7、数据处理与分析实用指南

数据处理与分析实用指南

在数据处理与分析领域，我们常常需要对数据进行各种操作，以挖掘其中的价值。本文将围绕几个关键的数据处理和分析任务展开，包括DataFrame操作、数据分析常规流程以及通过更改数据类型减少内存使用等内容。

1. 重要的DataFrame操作

在处理数据时，DataFrame是一个非常强大的工具。下面我们将介绍一些重要的DataFrame操作。

1.1 累积求和

cumsum 方法可以按行累积种族百分比，为我们提供不同视角的数据。例如，我们可以轻松查看每所学校白人、黑人和西班牙裔的精确百分比总和。

college_ugds_cumsum = college_ugds_.cumsum(axis=1)
college_ugds_cumsum.head()

1.2 确定大学多样性

每年都有许多文章探讨大学多样性的不同方面和影响。我们可以通过一个简单的指标来衡量大学的多样性，即统计学生人口中种族比例超过15%的种族数量。

以下是具体步骤：
1. 读取大学数据集，并筛选出本科种族相关列：

college = pd.read_csv('data/college.csv', index_col='INSTNM')
college_ugds_ = college.filter(like='UGDS_')