Python Pandas Tutorial

Python Pandas 教程

Pandas 是一個開源的、基於 BSD 許可的 Python 庫，它為 Python 程式語言 提供了高效能、易於使用的資料結構和資料分析工具。本 Pandas 教程 專為希望瞭解 Pandas Python 包的基礎知識和高階功能的人員準備。Python 與 Pandas 廣泛應用於各個領域，包括學術和商業領域，包括金融、經濟學、統計學、分析等。在本教程中，我們將學習 Python Pandas 的各種功能以及如何在實踐中使用它們。

什麼是 Pandas？

Pandas 是一個強大的 Python 庫，專門設計用於處理具有“關係型”或“標記型”資料的 DataFrame。它的目標與使用 Python 進行現實世界的資料分析相一致。它的靈活性和功能性使其成為各種資料相關任務必不可少的工具。因此，這個 Python 包非常適合資料操作、資料集操作、探索 DataFrame、資料分析和機器學習相關任務。要使用它，我們首先需要使用 pip 命令進行安裝，例如“pip install pandas”，然後匯入它，例如“import pandas as pd”。成功安裝和匯入後，我們可以享受 Pandas 的創新功能來處理資料集或 DataFrame。Pandas 的多功能性和易用性使其成為在 Python 中處理結構化資料的首選工具。

通常，Pandas 使用 Series 和 DataFrame 來操作 DataFrame；其中 Series 用於處理一維標記陣列，儲存任何型別的資料，例如 整數、字串 和 物件，而 DataFrame 是一種二維資料結構，用於以表格形式（使用行和列）管理和操作資料。

為什麼選擇 Pandas？

Pandas 的魅力在於它簡化了與 DataFrame 相關的任務，並使許多與 DataFrame 相關的耗時、重複性任務變得簡單，例如

  • 匯入資料集 - 可用作電子表格、逗號分隔值 (CSV) 檔案等形式。
  • 資料清洗 - 處理缺失值並將它們表示為 NaN、NA 或 NaT。
  • 大小可變性 - 可以從 DataFrame 和更高維度的物件中新增和刪除列。
  • 資料標準化 – 將資料標準化為適合分析的格式。
  • 資料對齊 - 物件可以顯式地對齊到一組標籤。
    直觀的合併和連線資料集 – 我們可以合併和連線資料集。
  • 資料集的重塑和透視 – 可以根據需要重塑和透視資料集。
  • 高效的處理和提取 - 使用智慧的基於標籤的切片、索引和子集技術來處理和提取大型資料集的特定部分。
  • 統計分析 - 對資料集執行統計運算。
  • 資料視覺化 - 視覺化資料集並發現見解。

Pandas 的應用

Pandas 最常見的應用如下

  • 資料清洗：Pandas 提供了清理雜亂資料、處理不完整或不一致的資料、處理缺失值、刪除重複項和標準化格式的功能，以便進行有效的資料分析。
  • 資料探索：Pandas 可以輕鬆彙總統計資料、查詢趨勢並使用內建繪圖函式、Matplotlib 或 Seaborn 整合來視覺化資料。
  • 資料準備：Pandas 可以根據公共列透視、熔化、轉換變數和合並資料集，以準備資料進行分析。
  • 資料分析：Pandas 支援描述性統計、時間序列分析、分組操作和自定義函式。
  • 資料視覺化：Pandas 本身具有基本繪圖功能；它集成了並支援 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly 等資料視覺化庫，以建立創新的視覺化效果。
  • 時間序列分析：Pandas 支援 日期/時間 索引、重取樣、頻率轉換和時間序列資料的滾動統計。
  • 資料聚合和分組：Pandas groupby() 函式 允許您聚合資料並計算分組彙總統計資訊或將函式應用於組。
  • 資料輸入/輸出：Pandas 透過讀取和寫入 CSV、Excel、JSON、SQL 資料庫等簡化了資料輸入和匯出。
  • 機器學習：Pandas 與 Scikit-learn 配合使用，可用於資料準備、特徵工程和模型輸入資料。
  • 網頁抓取：Pandas 可以與 BeautifulSoup 或 Scrapy 配合使用，以解析和分析結構化的網頁資料，用於網頁抓取和資料提取。
  • 金融分析：Pandas 通常用於金融領域，用於股票市場資料分析、財務指標計算和投資組合最佳化。
  • 文字資料分析：Pandas 的字串操作、正則表示式和文字挖掘功能有助於分析文字資料。
  • 實驗資料分析：Pandas 使操作和分析大型資料集、執行統計檢驗和視覺化結果變得容易。

受眾：誰應該學習 Pandas

本 Pandas 教程 專為希望瞭解 Pandas Python 包的基礎知識和高階功能的人員準備。它最廣泛地應用於資料科學、工程、研究、農業科學、管理、統計學和其他相關領域，在這些領域，資料集上的計算需要或探索 DataFrame 以發現做出富有成效的決策所需的資料洞察力。完成本教程後，您將發現自己精通 pandas Python 包，您可以從這裡將自己提升到 Matplotlib、SciPy、scikit-learn、scikit-image 等其他 Python 包的更高專業水平，以繼續掌握 Python 語言。

Pandas 庫使用了 NumPy 的大部分功能。建議您瀏覽我們關於 NumPy 的教程。

學習 Pandas 的先決條件

您應該具備基本的計算機程式設計基礎。具備 Python 和任何其他程式語言的基礎知識將是一個優勢。資料分析和解釋方面，基本的統計學和數學知識將有所幫助。Pandas 提供了描述性統計、聚合和彙總指標計算的功能。透過打好上述基礎，您將能夠充分利用 Pandas 的強大功能來完成資料操作和分析任務。

Pandas 程式碼庫

您可以在以下地址找到 Pandas 的原始碼：https://github.com/jvns/pandas-cookbook

關於 Python Pandas 的常見問題

關於 Python Pandas，有一些非常常見的問題（FAQ），本節將嘗試簡要解答它們。

Pandas 是一個用於資料操作和分析的 Python 庫。它廣泛應用於資料科學、工程、研究、農業科學、管理、統計和其他需要處理資料集的相關領域。

Pandas 的主要特性如下：

  • 快速高效的 DataFrame 物件。
  • Pandas 支援各種資料載入工具，用於建立記憶體中的資料物件。
  • 資料對齊和缺失資料處理。
  • Pandas 允許您重塑和透視資料集。
  • 基於標籤的大型資料集切片、索引和子集選擇。
  • 在資料結構中插入或刪除列。
  • 對資料進行分組以進行聚合和轉換。
  • 高效能的合併和連線。
  • 時間序列功能。

在 Pandas 中，Series 是一個一維帶標籤的陣列，能夠儲存任何型別的資料（整數、字串、浮點數、Python 物件等）。

pandas 的兩種主要資料結構是：

  • Series（一維）
  • DataFrame（二維）

Pandas 是處理現實世界中雜亂資料的最佳工具。它建立在 NumPy 之上，並且是開源的。Pandas 利用其資料結構 Series 和 DataFrame，可以快速有效地進行資料操作。它處理缺失資料，支援多種檔案格式，並有助於資料清理和分析。

是的，Python pandas 可以免費用於商業用途。它對所有人開放，使用者可以免費使用和修改。

Pandas 的開發始於 2008 年，由 AQR Capital Management 公司發起。到 2009 年底，它已經開源，現在由全球的貢獻者社群積極維護。

pandas 的兩種主要資料結構是：

  • Series - 一維帶標籤的陣列。
  • DataFrame - 帶有標籤軸的二維資料表。

安裝 pandas 最簡單的方法是將其作為 Anaconda 發行版的一部分進行安裝，Anaconda 是一個用於資料分析和科學計算的跨平臺發行版。對於大多數使用者而言，建議使用 Conda 包管理器進行安裝。有關更多詳細資訊，請參閱我們的環境設定教程。

Pandas 提供了構建在 NumPy 之上的高階資料操作工具。Pandas 模組主要處理表格資料，而 NumPy 模組處理數值資料。

Pandas 是一個 Python 包，它提供了快速、靈活且富有表現力的資料結構，旨在使處理“關係型”或“帶標籤的”資料既簡單又直觀。它是使用 Python 進行實際、真實世界資料分析的基本高階構建塊，旨在成為任何語言中最強大、最靈活的開源資料分析/操作工具。

透過我們全面且使用者友好的教程，您可以學習 Python pandas。我們的 Python Pandas 教程為理解使用 Python pandas 進行資料分析程式設計提供了極佳的起點。您可以根據自己的節奏探索我們簡單有效的學習資料。

以下是一些學習 Python Pandas 的建議：

  • 決定學習 Python Pandas 並堅持您的目標。
  • 在您的電腦上安裝必要的工具，例如 Anaconda 或 Miniconda。
  • 從我們的 Python Pandas 教程開始，並逐步從基礎知識開始學習。
  • 閱讀更多文章，觀看線上課程或購買關於 Python Pandas 的書籍，以加深您的理解。
  • 透過開發包含 Python Pandas 和其他技術的小型專案來應用您學到的知識。

您可以透過以下方式處理 DataFrame 中的缺失值：

  • 插入缺失資料
  • 對缺失資料進行計算
  • 刪除缺失資料
  • 填充缺失資料
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