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引言
數據分析已成為當今職場中弗成或缺的技能之一。Pandas，作為Python數據分析的利器，以其富強的功能跟高效的處理速度，成為了數據分析範疇的重要東西。本文將帶領妳從Pandas的入門知識開端，逐步深刻，直至粗通，並輔以實戰案例，幫助妳輕鬆玩轉數據分析。
第一章：Pandas入門
1.1 簡介
Pandas是一個開源的Python數據分析庫，它供給了高效、機動的數據構造跟數據分析東西。Pandas的核心數據構造包含Series跟DataFrame，它們是停止數據分析的基本。
1.2 安裝
利用pip命令安裝Pandas：
pip install pandas
1.3 創建Series跟DataFrame
1.3.1 創建Series
import pandas as pd
# 從列表創建Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(s)
# 從字典創建Series
s2 = pd.Series({'a': 1, 'b': 2, 'c': 3})
print(s2)
1.3.2 創建DataFrame
# 從字典創建DataFrame
df = pd.DataFrame({'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]})
print(df)
第二章：數據處理基本
2.1 數據讀取
Pandas支撐從多種文件格局中讀取數據，如CSV、Excel、JSON等。
# 讀取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
print(data)
# 讀取Excel文件
data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data)
2.2 數據清洗
數據清洗是數據分析的重要步調，Pandas供給了豐富的東西來處理缺掉值、異常值跟重複數據。
# 處理缺掉值
data.dropna(inplace=True)
# 或
data.fillna(0, inplace=True)
# 處理重複值
data.drop_duplicates(inplace=True)
2.3 數據轉換
Pandas供給了多種數據轉換功能，如範例轉換、排序等。
# 範例轉換
data['Age'] = data['Age'].astype(int)
# 排序
data.sort_values(by='Age', ascending=True, inplace=True)
第三章：高等數據操縱
3.1 數據索引
Pandas的索引體系非常機動，可能按照多種方法停止索引。
# 按標籤索引
df.loc['Nick']
# 按地位索引
df.iloc[1]
3.2 數據分組
Pandas的groupby功能可能便利地對數據停止分組操縱。
# 按性別分組
grouped = df.groupby('Gender')
print(grouped.mean())
3.3 數據透視表
Pandas的數據透視表功能可能便利地停止數據匯總跟分析。
# 創建數據透視表
pivot_table = df.pivot_table(values='Age', index='Gender', columns='Country', aggfunc='mean')
print(pivot_table)
第四章：時光序列分析
Pandas供給了富強的時光序列分析功能，可能便利地停止時光序列數據的處理跟分析。
# 創建時光序列數據
ts = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=pd.date_range('20210101', periods=5))
print(ts)
# 時光序列轉換
ts.resample('M').mean()
第五章：實戰案例
5.1 案例一：房價分析
本案例將利用Pandas對房價數據停止分析，包含數據清洗、數據轉換、數據可視化等步調。
5.2 案例二：股票數據分析
本案例將利用Pandas對股票數據停止分析，包含打算股票的收益率、繪製股票價格走勢圖等。
總結
經由過程本文的進修，信賴妳曾經對Pandas有了深刻的懂得，並可能應用Pandas停止數據分析。Pandas是數據分析範疇的重要東西，控制Pandas將為妳在數據分析的道路上供給有力支撐。祝妳進修高興！