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引言
Pandas是一個富強的Python數據分析庫，它供給了疾速、機動、直不雅的數據構造，使數據分析變得愈加簡單跟高效。本文將帶你深刻懂得Pandas的基本不雅點、常勤奮能以及統計分析的利用，幫助你輕鬆上手數據分析。
一、Pandas簡介
1.1 Pandas的來源
Pandas由Wes McKinney在2008年創建，旨在供給一個高效、易用的數據構造，用於數據分析。Pandas基於NumPy庫，與Python的其他科學打算庫（如SciPy、Matplotlib）存在精良的兼容性。
1.2 Pandas的重要數據構造
- Series：一維數組，類似於NumPy的ndarray，但可能包含差別範例的數據。
- DataFrame：二維表格數據構造，由Series構成，類似於SQL表或Excel表格。
二、Pandas基本操縱
2.1 創建DataFrame
import pandas as pd
# 創建一個簡單的DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
2.2 抉擇跟挑選數據
# 抉擇列
print(df['Name'])
# 抉擇行
print(df.loc[1])
# 挑選數據
print(df[df['Age'] > 20])
2.3 數據排序
# 按年紀排序
print(df.sort_values(by='Age'))
2.4 數據聚合
# 打算年紀的均勻值
print(df['Age'].mean())
三、Pandas統計分析
3.1 描述性統計
# 打算描述性統計
print(df.describe())
3.2 分組統計
# 按姓名分組統計
print(df.groupby('Name')['Age'].mean())
3.3 挑選數據
# 挑選年編大年夜於20的數據
print(df[df['Age'] > 20])
四、Pandas可視化
Pandas與Matplotlib、Seaborn等可視化庫結合，可能輕鬆實現數據的可視化。
4.1 繪製柱狀圖
import matplotlib.pyplot as plt
# 繪製年紀的柱狀圖
df['Age'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()
4.2 繪製折線圖
# 繪製年紀的折線圖
df['Age'].plot(kind='line')
plt.show()
五、總結
Pandas是一個功能富強的數據分析東西，可能幫助你輕鬆上手數據分析。經由過程本文的介紹，信賴你曾經對Pandas有了開端的懂得。在現實利用中，壹直練習跟摸索，你將可能更好地控制Pandas，為數據分析任務供給有力支撐。