Pandas 提供了各種資料結構，例如 Series 和 DataFrame，以靈活高效的方式處理資料。在資料分析任務中，通常需要檢查 DataFrame 中是否存在特定列。這對於過濾、排序和合並資料以及處理大型資料集時的錯誤和異常非常有用。在本教程中，我們將探討幾種檢查 Pandas DataFrame 中是否存在給定列的方法。我們將討論每種方法的優缺點，並提供如何……閱讀更多

我們可以使用 pandas 匯入不同的資料檔案，例如 csv、excel、JSON、SQL 等。在 pandas 庫中，我們有不同的方法可以將 csv 檔案匯入到我們的 Python 工作環境中。CSV 代表逗號分隔值。這是資料科學中最廣泛使用的檔案格式。它以表格格式儲存資料，其中列儲存資料欄位，行儲存資料。csv 檔案中的每一行都由逗號或分隔符字元分隔，使用者可以自定義該字元。我們必須使用 pandas……閱讀更多

Pandas 是 Python 中用於執行資料分析和資料操作的庫之一。資料可以在 pandas 中透過兩種方式建立，一種是 DataFrame，另一種是 Series。DataFrame 是 Python 中的二維標記資料結構。它用於資料操作和資料分析。它接受不同的資料型別，例如整數、浮點數、字串等。列的標籤是唯一的，而行用唯一的索引值標記，這有助於訪問定義的行。DataFrame 用於機器……閱讀更多

Pandas 是一個流行的庫，用於執行資料分析和資料操作。有很多高階功能可以處理表格資料，例如根據公共列或列索引將多個數據幀連線到一個數據幀中。在 Python 中，可以使用 merge() 函式以及 pandas 庫的 how 引數執行不同型別的連線。以下是不同的連線。內部連線外部連線左連線右連線交叉連線內部連線在 pandas 庫中的內部連線將返回……閱讀更多

Pandas 和 Matplotlib 是 Python 中可用於對給定輸入資料執行資料分析和視覺化的庫。以下是可以使用 pandas 和 matplotlib 庫繪製的一些不同圖表。使用線圖線圖是視覺化隨時間變化的資料的最簡單圖表；可以使用 pandas 和 matplotlib 庫繪製此圖表。我們在 matplotlib 庫中可以使用 plot() 函式來繪製線圖。以下是語法。import matplotlib.pyplot as plt plt.plot(x, y) 其中，matplotlib.pylot 是庫。plt 是別名……閱讀更多

可以使用 Pandas 庫的 to_csv() 方法將 Pandas 資料幀寫為製表符分隔值 (TSV)。Pandas 是 Python 中一個強大的資料操作和分析庫。它提供了各種功能來處理結構化資料，包括讀取和寫入不同格式的資料。儲存表格資料的常用格式之一是 TSV（製表符分隔值），其中列由製表符分隔。在本文中，我們將透過示例瞭解如何使用 Python 將 Pandas 資料幀寫入 TSV 檔案。演算法要將 Pandas DataFrame 寫入 TSV 檔案，我們可以按照以下步驟操作：……閱讀更多

當我們在 Pandas 中處理大型資料集時，我們經常以表格格式檢視和分析資料。當處理包含大量列的寬資料幀時，預設顯示設定可能會截斷或隱藏某些列，從而難以充分探索和理解資料。為了克服此限制，我們可以加寬 Pandas 中的輸出顯示，以確保所有列都可見。在本文中，我們將討論各種方法和技術來加寬輸出顯示以檢視更多列。預設顯示設定預設情況下，Pandas 限制顯示的列數，以便……閱讀更多

Pandas 是一個用於資料分析和操作的開源 Python 庫。Pandas 提供了資料清洗、轉換和過濾功能。在大型資料集中，一些稱為異常值的極端值會修改資料分析結果。為了識別這些異常值，可以使用一種稱為四分位距 (IQR) 的穩健統計量度。在本文中，我們將瞭解如何使用 IQR 對 Pandas 進行過濾以識別和處理資料集中的異常值。瞭解四分位距 (IQR) 在瞭解如何使用 IQR 對 Pandas 進行過濾之前，讓我們簡要了解一下什麼是四分位距 (IQR)。四分位數將資料集分為四個……閱讀更多

Pandas 是一個 Python 庫，用於對結構化資料進行資料操作和分析。pandas 的 cut() 和 qcut() 方法用於根據數值資料建立分類變數。cut() 和 qcut() 方法分別將數值資料分成離散的區間或分位數，併為每個區間或分位數分配標籤。在本文中，我們將藉助各種示例瞭解 cut() 和 qcut() 方法的功能。cut() 函式cut() 根據指定的條件將連續變數分成離散的箱或區間。它建立組或類別……閱讀更多

pandas 中的 apply() 函式用於將自定義函式應用於資料幀或序列。apply() 函式可用於對資料執行轉換、計算和其他操作。預設情況下，apply() 函式返回新的資料幀或序列。我們還可以使用 apply() 函式的 inplace 引數修改資料幀或序列。在本文中，我們將透過示例瞭解如何使用 apply() 函式 inplace。apply() 函式的語法df.apply(func, axis=0) 這裡，df 是我們需要應用……閱讀更多