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數(shù)據(jù)分析常用的庫是什么

在當(dāng)今的全球化市場中,數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了企業(yè)決策和運營的核心。無論是市場分析、客戶行為研究還是產(chǎn)品優(yōu)化,數(shù)據(jù)的洞察力都至關(guān)重要。因此,掌握如何有效地收集、處理和分析數(shù)據(jù)成為了每個跨境電商不可或缺的技能。今天,深入探討數(shù)據(jù)分析中常用的幾個關(guān)鍵庫,并解釋它們?nèi)绾螏椭髽I(yè)實現(xiàn)其商業(yè)目標(biāo)。

一、Python中的Pandas庫

Pandas是Python中最受歡迎的數(shù)據(jù)處理庫之一,它提供了一套強大的工具來處理各種類型的數(shù)據(jù),包括表格數(shù)據(jù)、時間序列數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。Pandas的核心功能包括:

  • DataFrame: 類似于SQL中的表,可以存儲多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如日期、數(shù)值和字符串等。
  • Series: 類似于一維數(shù)組,用于表示單個值或一組相關(guān)的值。
  • Dataframe Column: 類似于數(shù)據(jù)庫中的列,允許對數(shù)據(jù)進行分組和過濾。
  • Dataframe Index: 類似于數(shù)據(jù)庫中的行,允許對數(shù)據(jù)進行索引和切片。
  • Dataframe Merge: 類似于數(shù)據(jù)庫中的連接操作,允許將兩個或多個數(shù)據(jù)集合并在一起。
  • Dataframe Join: 類似于數(shù)據(jù)庫中的笛卡爾積操作,允許將多個數(shù)據(jù)集根據(jù)特定的鍵進行連接。
  • Dataframe Groupby: 類似于數(shù)據(jù)庫中的分組操作,允許根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)集進行分組。
  • Dataframe Filter: 類似于數(shù)據(jù)庫中的過濾操作,允許根據(jù)指定的條件對數(shù)據(jù)集進行篩選。
  • Dataframe Sort: 類似于數(shù)據(jù)庫中的排序操作,允許根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)集進行排序。
  • Dataframe Transpose: 類似于數(shù)據(jù)庫中的轉(zhuǎn)置操作,允許將數(shù)據(jù)集的行和列互換位置。
  • Dataframe Resetindex: 類似于數(shù)據(jù)庫中的重置索引操作,允許將數(shù)據(jù)集的行和列重新排列。
  • Dataframe Drop: 類似于數(shù)據(jù)庫中的刪除操作,允許從數(shù)據(jù)集中刪除指定的行或列。
  • Dataframe Rename: 類似于數(shù)據(jù)庫中的重命名操作,允許修改數(shù)據(jù)集的列名。
  • Dataframe Fillna: 類似于數(shù)據(jù)庫中的填充操作,允許用默認(rèn)值替換數(shù)據(jù)集中的缺失值。
  • Dataframe Replace: 類似于數(shù)據(jù)庫中的替換操作,允許用新的值替換數(shù)據(jù)集中的舊值。
  • Dataframe Convert: 類似于數(shù)據(jù)庫中的轉(zhuǎn)換操作,允許將數(shù)據(jù)集中的類型轉(zhuǎn)換為另一種類型。
  • Dataframe Astype: 類似于數(shù)據(jù)庫中的類型轉(zhuǎn)換操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值轉(zhuǎn)換為另一種類型。
  • Dataframe Compute: 類似于數(shù)據(jù)庫中的計算操作,允許對數(shù)據(jù)集中的值進行計算。
  • Dataframe Conditional: 類似于數(shù)據(jù)庫中的條件操作,允許根據(jù)指定的條件對數(shù)據(jù)集進行篩選。
  • Dataframe Apply: 類似于數(shù)據(jù)庫中的函數(shù)應(yīng)用,允許將一個函數(shù)應(yīng)用于數(shù)據(jù)集中的每個元素。
  • Dataframe Vectorize: 類似于數(shù)據(jù)庫中的向量操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值轉(zhuǎn)換為向量形式。
  • Dataframe Map: 類似于數(shù)據(jù)庫中的映射操作,允許將數(shù)據(jù)集中的每個元素映射到一個新的值。
  • Dataframe Broadcast: 類似于數(shù)據(jù)庫中的廣播操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值廣播到其他維度。
  • Dataframe Repeat: 類似于數(shù)據(jù)庫中的重復(fù)操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值重復(fù)指定的次數(shù)。
  • Dataframe Shift: 類似于數(shù)據(jù)庫中的移位操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值向右或向左移動指定的位置。
  • Dataframe Flip: 類似于數(shù)據(jù)庫中的翻轉(zhuǎn)操作,允許將數(shù)據(jù)集中的行和列互換位置。
  • Dataframe Truncate: 類似于數(shù)據(jù)庫中的截斷操作,允許從數(shù)據(jù)集中刪除多余的行或列。
  • Dataframe Multiply: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘。
  • Dataframe Add: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加。
  • Dataframe Subtract: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減。
  • Dataframe Multiply_out: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_out: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_out: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Add_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的加法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相加,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Subtract_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的減法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相減,并將結(jié)果存儲在新的列中。
  • Dataframe Multiply_in: 類似于數(shù)據(jù)庫中的乘法操作,允許將數(shù)據(jù)集中的值相乘,并將結(jié)果存儲在新的列中.

二、R語言中的dplyr庫

dplyr是一個用于數(shù)據(jù)處理的強大包,它提供了許多方便的功能來處理數(shù)據(jù)。以下是一些常用的dplyr庫的功能:

  • filter(): 根據(jù)給定的條件過濾數(shù)據(jù)。
  • mutate(): 根據(jù)給定的函數(shù)修改數(shù)據(jù)。
  • group_by(): 根據(jù)給定的列對數(shù)據(jù)進行分組。
  • summarise(): 對數(shù)據(jù)進行摘要統(tǒng)計。
  • aggregate(): 對數(shù)據(jù)進行聚合統(tǒng)計。
  • case_when(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作。
  • mutate_if(): 根據(jù)條件選擇性地修改數(shù)據(jù)。
  • mutate_all(): 對數(shù)據(jù)進行全局修改。
  • mutate_at(): 根據(jù)指定的列對數(shù)據(jù)進行修改。
  • mutate_ifelse(): 根據(jù)條件執(zhí)行不同的操作

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Pandas庫中的Pandas庫提供了強大的數(shù)據(jù)處理功能,包括DataFrame和Series,DataFrame是類似SQL中的表,可以存儲多維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),如日期、數(shù)值和字符串等,Series是類似一維數(shù)組,用于表示單個值或一組相關(guān)的值。

2025-05-08 10:54:57回復(fù)

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