Pandas 进阶 —— 数据转换、聚合与可视化

引言

在数据分析的旅程中，Pandas 库提供了从数据转换到聚合再到可视化的全面解决方案。上篇我们掌握了数据的导入和清洗，本篇我们将探索如何通过 Pandas 对数据进行更高级的处理，包括数据转换、聚合分析以及可视化展示。

数据转换

数据转换是数据分析中的重要环节，它涉及到数据结构的调整和变换，以适应不同的分析需求。

• 数据重塑：通过 melt(), pivot(), pivot_table() 函数，我们可以将数据从宽格式转换为长格式，或者重新排列数据的行列，以便于分析。
• 数据类型转换：使用 astype() 函数可以转换数据的类型，例如将字符串转换为数值类型，以便进行数值计算。
• 数据排序：sort_values() 函数可以用来根据某个或某些列的值进行排序，这对于数据的直观理解和后续分析至关重要。

代码示例：

# 将宽格式数据转换为长格式
df_long = df.melt(id_vars=['Name', 'Age'], 
                   value_vars=['Gender', 'Salary'], 
                   var_name='Attribute', 
                   value_name='Value')