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Python Pandas - 基本功能
Pandas 是 Python 中一個強大的資料操作庫,提供用於處理 Series 和 DataFrame 格式資料的必要工具。這兩種資料結構對於處理和分析大型資料集至關重要。
瞭解 Pandas 的基本功能,包括其屬性和方法,對於有效地管理資料至關重要,這些屬性和方法提供了對資料的寶貴見解,使理解和處理資料變得更容易。在本教程中,您將學習 Pandas 中一些基本屬性和方法,這些屬性和方法對於使用這些資料結構至關重要。
使用 Pandas 中的屬性
Pandas 中的屬性允許您訪問有關 Series 和 DataFrame 物件的元資料。透過使用這些屬性,您可以探索並輕鬆理解資料。
Series 和 DataFrame 屬性
以下是 Series 和 DataFrame 物件中廣泛使用的屬性:
序號 | 屬性和描述 |
---|---|
1 |
dtype 返回 Series 或 DataFrame 中元素的資料型別。 |
2 |
index 提供 Series 或 DataFrame 的索引(行標籤)。 |
3 |
values 將 Series 或 DataFrame 中的資料作為 NumPy 陣列返回。 |
4 |
shape 返回一個元組,表示 DataFrame 的維度(行,列)。 |
5 |
ndim 返回物件的維度數。Series 始終是 1D,DataFrame 是 2D。 |
6 |
size 給出物件中元素的總數。 |
7 |
empty 檢查物件是否為空,如果為空則返回 True。 |
8 |
columns 提供 DataFrame 物件的列標籤。 |
示例
讓我們建立一個 Pandas Series 並探索這些屬性操作。
import pandas as pd import numpy as np # Create a Series with random numbers s = pd.Series(np.random.randn(4)) # Exploring attributes print("Data type of Series:", s.dtype) print("Index of Series:", s.index) print("Values of Series:", s.values) print("Shape of Series:", s.shape) print("Number of dimensions of Series:", s.ndim) print("Size of Series:", s.size) print("Is Series empty?:", s.empty)
其輸出如下:
Data type of Series: float64 Index of Series: RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) Values of Series: [-1.02016329 1.40840089 1.36293022 1.33091391] Shape of Series: (4,) Number of dimensions of Series: 1 Size of Series: 4 Is Series empty?: False
示例
讓我們看看下面的示例,並瞭解這些屬性在 DataFrame 物件上的工作原理。
import pandas as pd import numpy as np # Create a DataFrame with random numbers df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 4), columns=list('ABCD')) print("DataFrame:") print(df) print("Results:") print("Data types:", df.dtypes) print("Index:", df.index) print("Columns:", df.columns) print("Values:") print(df.values) print("Shape:", df.shape) print("Number of dimensions:", df.ndim) print("Size:", df.size) print("Is empty:", df.empty)
執行上述程式碼後,您將獲得以下輸出:
DataFrame: A B C D 0 2.161209 -1.671807 -1.020421 -0.287065 1 0.308136 -0.592368 -0.183193 1.354921 2 -0.963498 -1.768054 -0.395023 -2.454112 Results: Data types: A float64 B float64 C float64 D float64 dtype: object Index: RangeIndex(start=0, stop=3, step=1) Columns: Index(['A', 'B', 'C', 'D'], dtype='object') Values: [[ 2.16120893 -1.67180742 -1.02042138 -0.28706468] [ 0.30813618 -0.59236786 -0.18319262 1.35492058] [-0.96349817 -1.76805364 -0.3950226 -2.45411245]] Shape: (3, 4) Number of dimensions: 2 Size: 12 Is empty: False
探索 Pandas 中的基本方法
Pandas 在這兩種資料結構中都提供了多種基本方法,這使得輕鬆快速檢視和理解資料變得容易。這些方法幫助您獲得摘要並探索詳細資訊,而無需花費太多精力。
Series 和 DataFrame 方法
序號 | 方法和描述 |
---|---|
1 |
head(n) 返回物件的前 n 行。n 的預設值為 5。 |
2 |
tail(n) 返回物件的後 n 行。n 的預設值為 5。 |
3 |
info() 提供 DataFrame 的簡潔摘要,包括索引 dtype 和列 dtype、非空值以及記憶體使用情況。 |
4 |
describe() 生成 DataFrame 或 Series 的描述性統計資訊,例如計數、均值、標準差、最小值和最大值。 |
示例
現在讓我們建立一個 Series 並檢視 Series 基本方法的工作原理。
import pandas as pd import numpy as np # Create a Series with random numbers s = pd.Series(np.random.randn(10)) print("Series:") print(s) # Using basic methods print("First 5 elements of the Series:\n", s.head()) print("\nLast 3 elements of the Series:\n", s.tail(3)) print("\nDescriptive statistics of the Series:\n", s.describe())
其輸出如下:
Series: 0 -0.295898 1 -0.786081 2 -1.189834 3 -0.410830 4 -0.997866 5 0.084868 6 0.736541 7 0.133949 8 1.023674 9 0.669520 dtype: float64 First 5 elements of the Series: 0 -0.295898 1 -0.786081 2 -1.189834 3 -0.410830 4 -0.997866 dtype: float64 Last 3 elements of the Series: 7 0.133949 8 1.023674 9 0.669520 dtype: float64 Descriptive statistics of the Series: count 10.000000 mean -0.103196 std 0.763254 min -1.189834 25% -0.692268 50% -0.105515 75% 0.535627 max 1.023674 dtype: float64
示例
現在看看下面的示例,並瞭解基本方法在 DataFrame 物件上的工作原理。
import pandas as pd import numpy as np #Create a Dictionary of series data = {'Name':pd.Series(['Tom','James','Ricky','Vin','Steve','Smith','Jack']), 'Age':pd.Series([25,26,25,23,30,29,23]), 'Rating':pd.Series([4.23,3.24,3.98,2.56,3.20,4.6,3.8])} #Create a DataFrame df = pd.DataFrame(data) print("Our data frame is:\n") print(df) # Using basic methods print("\nFirst 5 rows of the DataFrame:\n", df.head()) print("\nLast 3 rows of the DataFrame:\n", df.tail(3)) print("\nInfo of the DataFrame:") df.info() print("\nDescriptive statistics of the DataFrame:\n", df.describe())
執行上述程式碼後,您將獲得以下輸出:
Our data frame is: Name Age Rating 0 Tom 25 4.23 1 James 26 3.24 2 Ricky 25 3.98 3 Vin 23 2.56 4 Steve 30 3.20 5 Smith 29 4.60 6 Jack 23 3.80 First 5 rows of the DataFrame: Name Age Rating 0 Tom 25 4.23 1 James 26 3.24 2 Ricky 25 3.98 3 Vin 23 2.56 4 Steve 30 3.20 Last 3 rows of the DataFrame: Name Age Rating 4 Steve 30 3.2 5 Smith 29 4.6 6 Jack 23 3.8 Info of the DataFrame: <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 7 entries, 0 to 6 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 Name 7 non-null object 1 Age 7 non-null int64 2 Rating 7 non-null float64 dtypes: float64(1), int64(1), object(1) memory usage: 296.0+ bytes Descriptive statistics of the DataFrame: Age Rating count 7.000000 7.000000 mean 25.857143 3.658571 std 2.734262 0.698628 min 23.000000 2.560000 25% 24.000000 3.220000 50% 25.000000 3.800000 75% 27.500000 4.105000 max 30.000000 4.600000