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1. Pandas簡介
Pandas是一個富強的Python數據分析庫，供給了疾速、機動、直不雅的數據構造，如DataFrame跟Series，以及豐富的數據分析東西。控制Pandas是成為一名優良數據分析師的必備技能。
2. Pandas基本操縱
2.1 導入Pandas庫
import pandas as pd
2.2 創建Series
arr = [0, 1, 2, 3, 4]
df = pd.Series(arr)
2.3 創建DataFrame
dates = pd.date_range('today', periods=6)
numarr = np.random.randn(6, 4)
columns = ['A', 'B', 'C', 'D']
df = pd.DataFrame(numarr, index=dates, columns=columns)
2.4 從CSV文件創建DataFrame
df = pd.read_csv('filename.csv', sep=';', encoding='gbk')
3. 數據清洗
3.1 檢查並處理缺掉值
df.dropna() # 刪除包含缺掉值的行
df.fillna(value=0) # 用0填充缺掉值
3.2 檢查並處理異常值
df[(df['price'] > 1000) | (df['minimumnights'] < 1)]
3.3 格局化日期欄位
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
3.4 刪除不須要的列
df.drop(['unnecessary_column'], axis=1)
4. 數據處理
4.1 創建新的列
df['income'] = df['price'] * df['numberofreviews']
4.2 分組並打算每個地區的均勻價格
df.groupby('neighbourhood')['price'].mean()
4.3 轉換類別型數據為數值型
df['roomtype'] = pd.Categorical(df['roomtype']).codes
5. 數據分析
5.1 分析各個地區房源數量的分布
df['neighbourhood'].value_counts()
5.2 分析房源價格
df['price'].describe()
6. 數據可視化
6.1 利用Matplotlib繪製直方圖
import matplotlib.pyplot as plt
plt.hist(df['price'], bins=20)
plt.show()
6.2 利用Seaborn繪製散點圖
import seaborn as sns
sns.scatterplot(x='latitude', y='longitude', data=df)
7. Pandas高等技能
7.1 利用apply跟map
df.apply(lambda x: x.max())
df.map(lambda x: x * 2)
7.2 利用多級索引
df.set_index(['neighbourhood', 'roomtype'], inplace=True)
8. Pandas機能優化
8.1 利用矢量化操縱
df['income'] = df['price'] * df['numberofreviews']
8.2 利用Categorical數據範例
df['roomtype'] = pd.Categorical(df['roomtype'])
9. Pandas實戰案例
9.1 Airbnb數據集分析
分析紐約市Airbnb房源數據，包含價格、地位、房東信息跟批評數量等欄位。
9.2 股票市場數據分析
分析股票市場數據，包含收盤價、收盤價、最低價、最便宜跟成交量等欄位。
10. 總結
經由過程以上50題的實戰剖析，信賴你曾經控制了Pandas的基本操縱、數據清洗、數據處理、數據分析跟數據可視化等技能。退職場挑釁中，Pandas將成為你富強的數據分析東西。