Datahandler：多面手的數據處理工具

一、簡介

Datahandler是一個Python庫，用於處理數據的基礎工具。它提供了一些功能強大、靈活和易於使用的類和函數，幫助我們更加高效地處理、轉換和分析數據。在數據科學、機器學習、數據工程等領域中被廣泛應用。

二、讀寫數據

Datahandler中最基礎的功能之一便是讀寫數據。我們可以通過提供的不同類和函數，方便地實現數據的載入、存儲、轉換等操作。

1. CSVReader

CSVReader類作用是讀取CSV文件中的數據。下面是一個示例：

from datahandler import CSVReader

reader = CSVReader('path/to/file.csv', delimiter=',')
data = reader.read()

上述代碼創建了一個CSVReader對象，指定了文件路徑和分隔符。然後調用了read函數，讀取了整個文件中的數據，並將其返回為一個包含所有行數據的列表。如果想要逐行讀取數據，可以使用readline函數。

2. CSVWriter

CSVWriter類是用來寫入數據到CSV文件中的。例如：

from datahandler import CSVWriter

data = [['John', 'Doe', '25'], ['Jane', 'Doe', '27']]
writer = CSVWriter('output.csv', delimiter=',')
writer.write(data)

上述代碼創建了一個CSVWriter對象，指定了文件名和分隔符。然後調用了write函數，將數據寫入到文件中。如果想要一行一行地寫入數據，可以使用writeline函數。

3. PandasLoader

PandasLoader類是一個讀取數據到Pandas DataFrame的工具。例如：

from datahandler import PandasLoader

loader = PandasLoader('path/to/file.csv', delimiter=',')
df = loader.load()

上述代碼創建了一個PandasLoader對象，指定了文件路徑和分隔符。然後調用了load函數，將數據讀取到Pandas DataFrame中，並將其返回。

4. PandasSaver

PandasSaver類是一個將Pandas DataFrame存儲為文件的工具。例如：

from datahandler import PandasSaver
import pandas as pd

data = {'name': ['John', 'Jane'], 'age': [25, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
saver = PandasSaver('output.csv', delimiter=',')
saver.save(df)

上述代碼創建了一個PandasSaver對象，指定了文件名和分隔符。然後調用了save函數，將數據存儲到文件中。

三、數據清洗和轉換

Datahandler提供了一系列用於數據清洗和轉換的函數和類，幫助我們更好地處理數據。下面介紹其中一些常用的類和函數。

1. Filter

Filter類是用來過濾數據的工具。例如：

from datahandler import Filter

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
filter_func = lambda x: x > 3
filter_obj = Filter(filter_func)
new_data = filter_obj.filter(data)

上述代碼定義了一個函數filter_func，它的作用是過濾掉小於等於3的元素。然後創建了一個Filter對象，並指定了過濾函數filter_func。最後調用了filter函數，將數據過濾後返回。

2. Mapper

Mapper類是一個用來映射數據的工具。例如：

from datahandler import Mapper

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
map_func = lambda x: x**2
mapper_obj = Mapper(map_func)
new_data = mapper_obj.map(data)

上述代碼定義了一個函數map_func，它的作用是將數據平方。然後創建了一個Mapper對象，並指定了映射函數map_func。最後調用了map函數，將數據映射後返回。

3. GroupBy

GroupBy類是用來進行分組統計的工具。例如：

from datahandler import GroupBy

data = [('Apple', 'Fruit', 5), ('Orange', 'Fruit', 3), ('Carrot', 'Vegetable', 2)]
group_by_obj = GroupBy(1)
result = group_by_obj.group(data, aggregator='sum')

上述代碼創建了一個GroupBy對象，並使用第二個參數指定了分組依據為數據的第二列。然後調用了group函數，並使用第三個參數指定了分組後的聚合函數。最後返回了分組結果。

四、數據分析和可視化

Datahandler提供了一些用於數據分析和可視化的函數和類。下面介紹其中一些常用的內容。

1. BasicStats

BasicStats類是用來進行基本統計分析的工具。例如：

from datahandler import BasicStats

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
stats_obj = BasicStats(data)
mean = stats_obj.mean()
std_dev = stats_obj.std_dev()

上述代碼創建了一個BasicStats對象，並指定了數據。然後調用了mean和std_dev函數，計算了數據的均值和標準差，並將結果返回。

2. Histogram

Histogram函數是用來繪製數據直方圖的工具。例如：

from datahandler import Histogram

data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
hist_obj = Histogram(data)
histogram = hist_obj.plot()

上述代碼創建了一個Histogram對象，並指定了數據。然後調用了plot函數，繪製了數據的直方圖，並將結果返回。

3. Scatterplot

Scatterplot函數是用來繪製散點圖的工具。例如：

from datahandler import Scatterplot

x_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
y_data = [3, 6, 9, 12, 15, 18]
scatterplot_obj = Scatterplot(x_data, y_data)
scatterplot = scatterplot_obj.plot()

上述代碼創建了一個Scatterplot對象，並指定了x和y軸的數據。然後調用了plot函數，繪製了散點圖，並將結果返回。