? ? 在數據分析領域，Python的Pandas庫是一個不可或缺的工具。它提供了高效的數據結構和數據分析工具，使得數據處理變得簡單而直觀。本文將詳細介紹Pandas庫的基本功能、常見用法，并通過示例代碼演示如何使用Pandas進行數據處理。最后，我將用表格的形式梳理總結Pandas庫的常用函數及其參數用法。資源綁定附上完整資源供讀者參考學習！

一、Pandas庫簡介

1.1 什么是Pandas？

Pandas是一個開源的Python庫，專為數據分析而設計。它提供了兩種主要的數據結構：Series（一維數組）和DataFrame（二維表格），使得數據處理更加高效和便捷。

1.2 Pandas的主要特點

• 數據結構：提供了Series和DataFrame兩種數據結構，適合處理結構化數據。

• 數據讀取：支持多種數據格式的讀取，如CSV、Excel、SQL數據庫等。

• 數據清洗：提供了處理缺失值、重復值、異常值等功能。

• 數據轉換：支持數據的篩選、排序、分組、聚合等操作。

• 數據可視化：集成了Matplotlib，方便進行數據可視化。

1.3 Pandas的應用場景

• 數據分析：用于清洗、轉換和分析數據。

• 數據科學：在數據科學項目中進行數據預處理。

• 金融分析：處理時間序列數據和金融數據。

• 機器學習：作為數據預處理工具，為機器學習模型提供輸入數據。

二、Pandas庫的常見用法

2.1 安裝和導入Pandas

Python

# 安裝Pandas
pip install pandas# 導入Pandas
import pandas as pd

2.2 數據讀取

2.2.1 讀取CSV文件

Python

import pandas as pd
# 讀取CSV文件
df = pd.read_csv('2001-2017年北京市水資源情況信息.csv',encoding='gbk')# 顯示前5行數據
print(df.head())

2.2.2 讀取Excel文件

Python

?
# 讀取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')# 顯示前5行數據
print(df.head())?

2.3 數據的基本操作

2.3.1 查看數據結構

Python

import pandas as pd
df=pd.read_csv('2001-2017年北京市水資源情況信息.csv',encoding='gbk')
# 查看數據類型
print(df.dtypes)# 查看數據維度
print(df.shape)# 查看數據描述性統計
print(df.describe())

2.3.2 篩選數據

Python

import pandas as pd
df=pd.read_excel('data.xlsx')
# 按列名篩選
print(df['姓名'])# 按條件篩選
print(df[df['總成績'] > 90])# 多條件篩選
print(df[(df['平時成績'] > 90) & (df['總成績'] >90)])

2.3.3 排序數據

Python

import pandas as pd
df=pd.read_excel('data.xlsx')
# 按某一列排序
df_sorted = df.sort_values(by='總成績', ascending=False)
print(df_sorted)# 按多列排序
df_sorted = df.sort_values(by=['平時成績', '總成績'], ascending=[False, True])
print(df_sorted)

2.4 數據清洗

2.4.1 處理缺失值

Python

import pandas as pd
df=pd.read_excel('data.xlsx')
# 查看缺失值
print(df.isnull().sum())# 刪除缺失值
df_cleaned = df.dropna()# 填充缺失值
df_filled = df.fillna(value=0)

2.4.2 處理重復值

Python

import pandas as pd
df=pd.read_excel('data.xlsx')
# 查找重復值
print(df.duplicated())# 刪除重復值
df_unique = df.drop_duplicates()

2.4.3 處理異常值

Python

import pandas as pd
df=pd.read_excel('data.xlsx')
# 使用IQR方法檢測異常值
Q1 = df['平時成績'].quantile(0.25)
Q3 = df['總成績'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1# 篩選異常值
df_filtered = df[~((df['平時成績'] < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (df['總成績'] > (Q3 + 1.5 * IQR)))]

2.5 數據可視化

2.5.1 繪制柱狀圖

Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
df=pd.read_excel('data.xlsx')df['總成績'].value_counts().plot(kind='bar')
plt.show()

2.5.2 繪制折線圖

Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
df=pd.read_excel('data.xlsx')df.plot(x='姓名', y='平時成績', kind='line')
plt.show()

2.5.3 繪制散點圖

Python

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
df=pd.read_excel('data.xlsx')df.plot(x='學院', y='總成績', kind='scatter')
plt.show()

三、Pandas常用函數及參數總結

函數	參數	說明	示例
read_csv	filepath,?sep,?header	讀取CSV文件	pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=0)
read_excel	filepath,?sheet_name	讀取Excel文件	pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
read_sql_query	sql,?con	從SQL數據庫讀取數據	pd.read_sql_query("SELECT * FROM table", conn)
head	n	顯示前n行數據	df.head(5)
tail	n	顯示后n行數據	df.tail(5)
describe	include,?exclude	顯示數據的描述性統計	df.describe(include='all')
dtypes	-	顯示數據類型	df.dtypes
shape	-	顯示數據維度	df.shape
sort_values	by,?ascending	按列排序	df.sort_values(by='column', ascending=False)
groupby	by	按列分組	df.groupby('column')
sum	axis,?numeric_only	求和	df.sum(axis=0, numeric_only=True)
mean	axis,?numeric_only	求平均值	df.mean(axis=0, numeric_only=True)
dropna	axis,?how,?thresh	刪除缺失值	df.dropna(axis=0, how='any', thresh=2)
fillna	value,?method	填充缺失值	df.fillna(value=0, method='ffill')
duplicated	subset,?keep	查找重復值	df.duplicated(subset=['column1', 'column2'], keep='first')
drop_duplicates	subset,?keep	刪除重復值	df.drop_duplicates(subset=['column1', 'column2'], keep='first')
value_counts	normalize,?dropna	計算唯一值的頻率	df['column'].value_counts(normalize=True, dropna=False)
plot	x,?y,?kind	繪制圖表	df.plot(x='column1', y='column2', kind='scatter')

四、總結

Pandas庫是Python數據分析的核心工具之一，提供了豐富的功能和便捷的操作方式。通過本文的介紹和示例代碼，相信你已經對Pandas庫有了初步的了解。以下是Pandas庫的主要優勢：

• 高效的數據結構：Series和DataFrame使得數據處理更加直觀和高效。

• 豐富的數據操作：支持數據讀取、清洗、轉換、分析和可視化等多種操作。

• 廣泛的適用性：適用于數據分析、數據科學、金融分析等多個領域。

希望本文能幫助你更好地理解和使用Pandas庫，提高數據分析的效率和質量。如果你有任何問題或建議，歡迎在評論區留言！資源綁定附上完整資源供讀者參考學習！