引言
在數據科學的世界中，Pandas 以其強大的數據處理能力而成為分析工作的核心工具。本文將引導你走進 Pandas 的大門，從基礎概念到數據清洗的實用技巧，為你的數據分析之路打下堅實的基礎。
Pandas 簡介
Pandas 是一個開源的 Python 數據分析庫，提供了高效的數據結構和分析工具，適用于處理和分析結構化數據。它的核心優勢在于其易用性、靈活性和高性能，特別是在處理大型數據集時。
環境設置
在開始使用 Pandas 之前，確保你的 Python 環境中已經安裝了 Pandas 庫。如果尚未安裝，可以通過以下命令進行安裝：
pip install pandas
數據導入
數據導入是數據分析的第一步。Pandas 提供了多種數據導入功能，支持從 CSV、Excel、SQL 數據庫等不同來源導入數據。
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從 CSV 文件導入數據：
import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') print(df.head()) -
從 Excel 文件導入數據：
df_excel = pd.read_excel('data.xlsx') -
從 SQL 數據庫導入數據：
import sqlite3 conn = sqlite3.connect('database.db') df_sql = pd.read_sql_query("SELECT * FROM table_name", conn)
初步數據探索
在進行數據清洗之前，首先需要對數據有一個初步的了解。Pandas 提供了多種方法來查看和探索數據集。
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查看數據的前幾行：
print(df.head()) -
獲取數據集的基本信息：
print(df.info()) -
描述性統計：
print(df.describe())
數據清洗
數據清洗是數據分析中的重要環節，Pandas 提供了一系列功能來幫助我們處理缺失值、重復數據和異常值。
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處理缺失值：
- 刪除含有缺失值的行：
df_clean = df.dropna() - 填充缺失值，例如使用均值填充：
df_filled = df.fillna({'Salary': df['Salary'].mean()})
- 刪除含有缺失值的行：
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刪除重復數據：
df_unique = df.drop_duplicates() -
選擇數據列：
salary_data = df['Salary'] -
數據類型轉換：
df['Age'] = df['Age'].astype(int) -
條件過濾：
filtered_data = df[df['Salary'] > 50000]
結語
在本文中，我們學習了 Pandas 的基礎概念、數據導入方法、數據探索技巧以及數據清洗的基本操作。這些是數據分析不可或缺的步驟，為后續的深入分析打下了堅實的基礎。
