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引言
Pandas作為Python數據分析範疇的基石，以其高效、機動跟富強的數據處理才能而備受推許。本文將帶領妳從Pandas的基本入門，逐步深刻到高等利用，幫助妳解鎖Pandas的富強功能，實現高效的數據處理。
一、Pandas入門基本
1. 安裝與導入Pandas
pip install pandas
import pandas as pd
2. Pandas核心數據構造
DataFrame
DataFrame是Pandas的核心數據構造，類似於電子表格或SQL表，由行跟列標籤構成。
# 創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Carol'], 'Age': [20, 25, 30]})
Series
Series是Pandas的一維數組，類似於Python中的列表。
# 創建Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
二、數據處理與操縱
1. 數據載入與保存
# 從CSV文件載入數據
df = pd.read_csv('data.csv')
# 保存DataFrame到CSV文件
df.to_csv('output.csv', index=False)
2. 數據清洗與預處理
缺掉值處理
# 刪除含出缺掉值的行
df.dropna(inplace=True)
# 填充缺掉值
df.fillna(value={'Name': 'Unknown'}, inplace=True)
數據轉換
# 將列數據範例轉換為指定範例
df['Age'] = df['Age'].astype(int)
3. 數據挑選與排序
# 挑選數據
filtered_df = df[df['Age'] > 25]
# 排序數據
sorted_df = df.sort_values(by='Age', ascending=False)
4. 數據聚合與分組
# 按年紀分組並打算均勻值
grouped = df.groupby('Age').mean()
三、高等數據處理
1. 多檔次索引（MultiIndex）
# 創建存在多層索引的DataFrame
tuples = [('frogs', 'male'), ('frogs', 'female'), ('dogs', 'male')]
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['animal', 'gender'])
df = pd.DataFrame([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], index=index, columns=['A', 'B'])
2. 數據合併與連接
# 利用merge函數合併兩個DataFrame
result = pd.merge(df1, df2, on='key')
3. 數據透視表
# 創建數據透視表
pivot_table = pd.pivot_table(df, values='Age', index='Name', aggfunc='mean')
四、數據可視化
import matplotlib.pyplot as plt
# 繪製散點圖
plt.scatter(df['Name'], df['Age'])
plt.show()
五、實戰案例分析
1. 示例數據集
# 讀取示例數據集
df = pd.read_csv('sample_data.csv')
2. 數據清洗
# 處理缺掉值、異常值等
df = clean_data(df)
3. 數據摸索與分析
# 繪製數據分布圖
plot_data_distribution(df)
4. 成果可視化
# 保存成果圖表
plt.savefig('result.png')
六、總結
經由過程本文的進修，妳曾經控制了Pandas的基本不雅點、數據處理操縱跟高等利用。在現實任務中，壹直現實跟摸索將幫助妳更好地利用Pandas的富強功能，實現高效的數據處理跟分析。祝妳在數據科學範疇獲得成功！