Python Pandas 資料處理利器，新手入門必讀！

pandas 是 python 中強大的資料處理庫，專門用於處理結構化資料（如表格）。它提供了豐富的功能，使資料探索、清洗、轉換和建模變得簡單。對於資料分析和科學領域的初學者來說，掌握 Pandas 至關重要。

資料結構

Pandas 使用兩種主要資料結構：

• Series： 一維陣列，類似於 NumPy 數組，但包含標籤（索引）。
• DataFrame： 二維表，包含具有標籤的列和小數。

資料匯入和匯出

• #匯入資料： 使用read_csv()、read_<strong class="keylink">excel</strong>() 等函數從CSV、Excel 和其他檔案匯入數據。
• 匯出資料： 使用 to_csv()、to_excel() 等函數將資料匯出到檔案。

資料探索

• 顯示資料： 使用 head() 和 t<strong class="keylink">ai</strong>l() 函數查看資料的前後幾行。
• 了解資料資訊： 使用 info() 函數取得有關資料類型、缺失值和統計資料的。
• 統計 使用 describe() 函數計算資料統計信息，例如平均值、中位數和標準差。

資料清洗

• #處理缺失值： 使用 dropna() 或 fillna() 函數刪除或填入缺失值。
• 處理重複資料： 使用 duplicated() 函數標識重複行並使用 drop_duplicates() 函數刪除它們。
• 處理異常值： 使用 clip() 函數限制異常值或使用 replace() 函數取代它們。

資料轉換

• 建立新欄位： 使用 assign() 或 insert() 函數建立基於現有列的新欄位。
• 過濾資料： 使用布林索引或 query() 函數根據特定條件過濾行或列。
• 分組與聚合： 使用groupby() 函數以一個或多個列分組，並使用聚合函數（如sum()、mean()) 在群組內執行計算。
• 連接和合併： 使用 join() 和 merge() 函數連接或合併不同的 DataFrame。

資料建模

• 資料型別轉換： 使用 astype() 函數將資料型別轉換為所需的型別。
• 建立虛擬變數： 使用 get_dummies() 函數建立啞變數（獨熱編碼）來表示分類資料。
• 重新排序與設定索引： 使用sort_values() 和set_index() 函數重新排序資料或設定新的行或列索引。

高階功能

• 時間序列處理： 使用 DatetimeIndex 和 Per<strong class="keylink">io</strong>dIndex 處理帶有時間戳記的資料。
• 資料視覺化： 使用 plot() 函數繪製圖形和圖表以視覺化資料。
• 自訂函數： 使用 apply() 和 pipe() 函數套用自訂函數到 DataFrame 或 Series。

最佳實踐

• 使用清晰的列名： 確保列名易於理解和描述資料。
• 處理缺失值： 始終考慮缺失值，並採用適當的策略來處理它們。
• 驗證資料： 在進行任何分析之前，請仔細檢查資料是否有異常值或錯誤。
• 優化效能： 使用適當的資料類型和索引來提高資料操作的效能。
• 使用文件： 參考 Pandas 文件以了解有關函數和功能的更多資訊。

總結

掌握 Pandas 函式庫對於有效地處理和分析資料至關重要。透過利用其強大的功能，初學者可以輕鬆探索、清洗、轉換和建模數據，從而獲得有價值的見解並為進一步的分析做好準備。

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