認識 DataFrame

使用 pandas 進行資料操作

Richie Cotton

Data Evangelist at DataCamp

為什麼要用 pandas?

使用 pandas 進行資料操作

課程大綱

  • 第 1 章:DataFrame
    • 排序與子集
    • 建立新欄
  • 第 2 章:資料彙總
    • 摘要統計
    • 計數
    • 分組摘要統計
  • 第 3 章:切片與索引

    • 用切片取子集
    • 索引與索引取子集
  • 第 4 章:建立與視覺化資料

    • 繪圖
    • 處理遺漏值
    • 讀入 DataFrame
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pandas 建立於 NumPy 與 Matplotlib 之上

一個三角形疊在兩個長方形上。三角形代表 pandas 套件,長方形代表 NumPy 與 matplotlib 套件。

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pandas 很受歡迎

熊貓表情符號重複數百次,代表 pandas 的眾多使用者。

1 https://pypistats.org/packages/pandas
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矩形資料

Name Breed Color Height (cm) Weight (kg) Date of Birth
Bella Labrador Brown 56 25 2013-07-01
Charlie Poodle Black 43 23 2016-09-16
Lucy Chow Chow Brown 46 22 2014-08-25
Cooper Schnauzer Gray 49 17 2011-12-11
Max Labrador Black 59 29 2017-01-20
Stella Chihuahua Tan 18 2 2015-04-20
Bernie St. Bernard White 77 74 2018-02-27
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pandas DataFrame

print(dogs)
      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
5   Stella    Chihuahua    Tan         18          2    2015-04-20
6   Bernie  St. Bernard  White         77         74    2018-02-27
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探索 DataFrame:.head()

print(dogs.head())
      name        breed  color  height_cm  weight_kg date_of_birth
0    Bella     Labrador  Brown         56         24    2013-07-01
1  Charlie       Poodle  Black         43         24    2016-09-16
2     Lucy    Chow Chow  Brown         46         24    2014-08-25
3   Cooper    Schnauzer   Gray         49         17    2011-12-11
4      Max     Labrador  Black         59         29    2017-01-20
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探索 DataFrame:.info()

print(dogs.info())
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 7 entries, 0 to 6
Data columns (total 6 columns):
 #   Column         Non-Null Count  Dtype 
 --  ------         --------------  ----- 
 0   name           7 non-null      object
 1   breed          7 non-null      object
 2   color          7 non-null      object
 3   height_cm      7 non-null      int64 
 4   weight_kg      7 non-null      int64 
 5   date_of_birth  7 non-null      object
dtypes: int64(2), object(4)
memory usage: 464.0+ bytes
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探索 DataFrame:.shape

print(dogs.shape)
(7, 6)
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探索 DataFrame:.describe()

print(dogs.describe())
       height_cm  weight_kg
count   7.000000   7.000000
mean   49.714286  27.428571
std    17.960274  22.292429
min    18.000000   2.000000
25%    44.500000  19.500000
50%    49.000000  23.000000
75%    57.500000  27.000000
max    77.000000  74.000000
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DataFrame 元件:.to_numpy()

print(dogs.to_numpy())
array([['Bella', 'Labrador', 'Brown', 56, 24, '2013-07-01'],
       ['Charlie', 'Poodle', 'Black', 43, 24, '2016-09-16'],
       ['Lucy', 'Chow Chow', 'Brown', 46, 24, '2014-08-25'],
       ['Cooper', 'Schnauzer', 'Gray', 49, 17, '2011-12-11'],
       ['Max', 'Labrador', 'Black', 59, 29, '2017-01-20'],
       ['Stella', 'Chihuahua', 'Tan', 18, 2, '2015-04-20'],
       ['Bernie', 'St. Bernard', 'White', 77, 74, '2018-02-27']],
      dtype=object)
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DataFrame 元件:.columns 與 .index

print(dogs.columns)
Index(['name', 'breed', 'color', 'height_cm', 'weight_kg', 'date_of_birth'],
dtype='object')
dogs.index
RangeIndex(start=0, stop=7, step=1)
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pandas 的理念

做事應該有一種——最好只有一種——明顯的方法。

     - Python 之禪,Tim Peters,第 13 條

一把綠色瑞士刀

1 https://www.python.org/dev/peps/pep-0020/
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一起來練習吧!

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