深入了解pandas庫

Python中最流行的數據處理庫之一是Pandas。 Pandas的目標是提供一個在Python中操作表格類數據（如電子表格或SQL資料庫表）的高級數據結構和分析工具。 本文將對 Pandas 中最常用的功能和方法進行詳細講解。

一、數據結構

Pandas 庫提供了兩種主要數據結構，Series 和 DataFrame。

1. Series 數據結構

一個 Series 是一維數組對象，可以存儲任何數據類型（整數，字元串，浮點數，Python對象等）。 Series 可以看做是由兩個數組組成，一個用於存儲數據，另一個用於存儲標籤或索引，即 Series 中的 index。

import pandas as pd
data = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd.Series(data)
print(s)

輸出：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

2. DataFrame 數據結構

一個 DataFrame 可以看做是在一個或多個軸（行和列）上具有標籤索引（類似於一個 Excel 表格或 SQL 中的表）。 Pandas DataFrame 可以存儲多種類型的數據，並將其視為二維表。

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 32, 18, 47], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}

df = pd.DataFrame(data)
print(df)

輸出：

       name  age gender
0     Alice   25      F
1       Bob   32      M
2   Charlie   18      M
3     David   47      M

二、文件讀取和寫入

Pandas 支持各種文件格式的讀取和寫入，包括 CSV、Excel、SQL、JSON、HTML 和 HDF5 等。Pandas 提供了許多文件讀取和寫入函數，其中最常用的是 read_csv() 和 to_csv() 函數。

1. 讀取 CSV 文件

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
print(df)

2. 寫入 CSV 文件

import pandas as pd
df = pd.read_csv('file.csv')
df.to_csv('new_file.csv', index=False)

三、數據查詢和過濾

Pandas 為數據查詢和過濾提供了多種功能，如篩選行、選擇列、分組、排序和合併等。

1. 篩選行

使用 loc 和 iloc 兩個函數篩選行。其中loc可以使用標籤進行篩選，iloc可以使用索引進行篩選。

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 32, 18, 47], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.loc[df['age'] > 30]
print(df)

2. 選擇列

使用 df.列名 或 df[列名] 進行列的選擇。df.列名 只允許選擇一個列，而df[列名] 可以同時選擇多個列。

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 32, 18, 47], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df['name'])
print(df[['name', 'age']])

3. 分組聚合

使用 groupby 函數將數據按照某個欄位（列）進行分組，然後對每組數據進行聚合操作，如求平均值、求和、計數等。

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 32, 18, 47], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

grouped = df.groupby(by='gender')
print(grouped['age'].mean())

4. 排序

使用 sort_values 函數對數據進行排序，默認為升序排序。

import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 32, 18, 47], 
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

df.sort_values(by='age', inplace=True)
print(df)

四、數據可視化

Pandas 可以使用多種圖表庫（如 Matplotlib 和 Seaborn 等）進行數據可視化操作，用於幫助我們更好地理解和分析數據。

1. 折線圖

使用 plot 函數進行折線圖的繪製。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016],
        'sales': [100, 200, 300, 400, 500, 600, 700]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot(x='year', y='sales', kind='line')
plt.show()

2. 柱狀圖

使用 plot 函數進行柱狀圖的繪製。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 32, 18, 47]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot(x='name', y='age', kind='bar', color='purple')
plt.show()

3. 散點圖

使用 plot 函數進行散點圖的繪製。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 
        'y': [2, 4, 1, 3, 5]}
df = pd.DataFrame(data)

df.plot(x='x', y='y', kind='scatter', color='red')
plt.show()