pandas資料分析有哪些方法

pandas資料分析的方法有：1、資料讀取與處理；2、資料篩選與選擇；3、資料排序與整理；4、資料聚合與分組；5、資料透視與透視表； 6、合併與連接資料；7、資料持久化與保存。 Pandas庫提供了豐富的數據分析和處理功能，涵蓋了數據的讀取、處理、篩選、排序、聚合、透視等方面，透過靈活運用這些方法和功能，可以輕鬆地分析和處理各種類型的數據。

本教學作業系統：windows10系統、DELL G3電腦。

Pandas是一個受歡迎的Python資料分析庫，提供了許多強大的方法和功能，讓您能夠輕鬆地處理、篩選、分析資料。以下是使用Pandas進行資料分析時的一些常見方法：

1、資料讀取與處理

• 讀取資料：使用Pandas庫中的read_csv() 、read_excel()、read_sql()等方法讀取不同類型的資料檔。

• 資料清洗：將資料進行預處理，如缺失值填入、重複值刪除、異常值處理等。

• 資料轉換：將資料從一種格式轉換為另一種格式，例如，將CSV檔案轉換為Excel檔案。

2、資料篩選與選擇

• 基於條件篩選：使用loc與iloc屬性、邏輯運算子（如&、|、~等）來篩選符合特定條件的資料。

• 基於標籤篩選：使用loc屬性來篩選特定標籤的資料。

• 以範圍篩選：使用loc屬性來篩選特定範圍內的資料。

• 多條件篩選：使用query方法來篩選符合多個條件的資料。

3、資料排序與整理

• 資料排序：使用sort_values()方法對資料進行排序，可以依照某一列或多列進行排序。

• 資料整理：對資料進行重新組織或重塑，例如，將資料從寬格式轉換為長格式。

4、資料聚合與分組

• 資料聚合：對資料進行聚合操作，例如，計算每個類別的平均值、總和等。

• 資料分組：使用groupby()方法對資料進行分組，並對每個群組進行聚合計算。

• 分組統計：對分組後的資料進行統計，例如，計算每個地區的平均人口數、GDP等。

5、資料透視與透視表

• #資料透視表：使用Pandas庫中的pivot_table()方法建立資料透視表，以多角度分析數據。

• 資料透視轉換：將資料透視表轉換為其他資料格式，例如，轉換為CSV檔案或Excel檔案。

6、合併與連接資料

• 合併資料：使用concat()方法將多個資料框沿著某一行或某一列方向進行合併。

• 連接資料：使用merge()方法將兩個資料框依照某一列或某一行進行連接操作。

7、資料持久化與保存

• 持久化儲存：使用Pandas庫中的各種方法將資料儲存到磁碟上，例如，使用to_csv()、to_excel()、to_sql()等方法將資料儲存為CSV、Excel、SQL資料庫等格式。

• 資料讀取：使用Pandas函式庫中的各種方法從磁碟上讀取數據，例如，使用read_csv()、read_excel()、read_sql()等方法讀取CSV 、Excel、SQL資料庫等格式的資料。

總之，Pandas函式庫提供了豐富的資料分析和處理功能，涵蓋了資料的讀取、處理、篩選、排序、聚合、透視等面向。透過靈活運用這些方法和功能，您可以輕鬆分析和處理各種類型的資料。

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