【揭秘Pandas數據分析】實戰案例，輕鬆上手高效數據處理技巧

引言

Pandas作為Python數據分析的核心東西之一，因其富強的數據處理跟分析才能而廣受歡送。本文將帶妳經由過程一個實戰案例，具體介紹Pandas的利用技能，幫助妳輕鬆上手，高效處理數據。

案例背景

假設妳是一家電商平台的數據分析師，須要從海量的店鋪數據中提取出每個品類中本錢價最低的網店稱號。以下是該案例所涉及的數據處理步調。

數據導入

起首，利用Pandas的read_csv函數讀取數據：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('shop_data.csv')

這裡，shop_data.csv是包含店鋪數據的CSV文件。

數據清洗

處理缺掉值

df = df.dropna()  # 刪除含出缺掉值的行

處理重複數據

df = df.drop_duplicates()  # 刪除重複的行

數據範例轉換

df['cost_price'] = df['cost_price'].astype(float)  # 將本錢價列轉換為浮點數範例

數據挑選

提取每個品類中本錢價最低的網店稱號：

def min_cost_price(row):
    return row['cost_price'] == row.groupby('category')['cost_price'].min()

df['min_cost'] = df.groupby('category').apply(min_cost_price)

min_cost_shops = df[df['min_cost'] == True]

這裡，我們定義了一個自定義函數min_cost_price，用於挑選出每個品類中本錢價最低的網店。

數據排序

將成果按照本錢價排序：

min_cost_shops = min_cost_shops.sort_values(by='cost_price', ascending=True)

數據可視化

利用Matplotlib庫將成果可視化：

import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(min_cost_shops['category'], min_cost_shops['cost_price'], color='skyblue')
plt.xlabel('Category')
plt.ylabel('Cost Price')
plt.title('Minimum Cost Price by Category')
plt.xticks(rotation=90)
plt.tight_layout()
plt.show()

結論

經由過程以上實戰案例，我們可能看到Pandas在數據處理跟分析中的富強才能。經由過程純熟控制Pandas的基本操縱，妳可能在數據分析範疇獲得更高的效力。盼望本文能幫助妳輕鬆上手Pandas，並在現實任務中獲得更好的成果。