用PyCharm進行Pandas操作

一、Pandas介紹

Pandas是基於Numpy的一種數據處理工具，是Python中最受歡迎的數據處理庫。Pandas可以可視化地處理和分析不同類型的數據，如CSV、Excel、SQL數據，以及Json數據格式。

import pandas as pd
import numpy as np

引入Pandas和Numpy庫，我們就可以開始使用Pandas進行數據處理和分析了。

二、讀取CSV文件

CSV是常用於存儲和交換數據的文本文件格式。通過Pandas我們可以輕鬆地讀取CSV文件，並進行數據處理。

df = pd.read_csv('filename.csv', encoding='utf-8')
print(df.head())

我們通過read_csv函數可以讀取CSV數據，並使用encoding參數指定文件的編碼方式，防止中文亂碼。通過head函數可以打印數據集的前幾行，以檢查數據是否正確讀取。

三、數據清洗

數據集中可能包含缺失值、異常值等需要進行清洗的數據，這時我們可以使用Pandas提供的函數進行清洗。

df = df.dropna()  # 刪除缺失值
df = df.drop_duplicates()  # 刪除重複值

我們使用dropna()函數刪除含有缺失值的行，使用drop_duplicates()函數刪除重複的行。

四、數據篩選和排序

篩選數據是我們經常需要進行的操作，Pandas提供了許多方法用於篩選和排序數據。

df = df[df['column']>5]  # 根據條件篩選行
df = df.sort_values(by='column', ascending=False)  # 根據指定列的值排序

我們可以使用中括號內的條件表達式篩選行，使用sort_values()函數對指定列的值進行排序。

五、數據分組和聚合

數據分組和聚合操作可以將數據按照指定的列進行分組，對每個組內的數據進行聚合操作，可以有效地統計數據。

grouped = df.groupby('column')  # 按照指定列進行分組
df_mean = grouped.mean()  # 求平均數
df_sum = grouped.sum()  # 求總和

我們把數據按照指定列進行分組，使用mean()函數可以求每組的平均數，使用sum()函數可以求每組的總和，並返回一個新的數據集。

六、數據可視化

對數據進行可視化可以直觀地展示數據的分布和趨勢，Pandas的plot()函數可以快速繪製數據的散點圖、柱狀圖、餅圖等。

df.plot(kind='scatter', x='column1', y='column2')  # 散點圖
df.plot(kind='bar', x='column', y='column2')  # 柱狀圖
df.plot(kind='pie', y='column', autopct='%1.1f%%')  # 餅圖

我們使用plot()函數可以快速繪製散點圖、柱狀圖、餅圖等，其中kind參數指定圖表的類型，x參數指定橫坐標（可選），y參數指定縱坐標。

七、總結

通過本篇文章的介紹，我們了解了如何使用PyCharm和Pandas進行數據處理和分析。我們可以使用PyCharm創建Py文件，並引入Pandas和Numpy庫，讀取CSV文件並進行數據清洗、篩選和排序，對數據進行分組和聚合併可視化展示數據。