詳解pandas函式庫常用函數的介紹與用法

pandas函式庫常用函數介紹及用法詳解

引言：

pandas是一個開源、靈活且有效率的資料分析與操作工具，廣泛應用於資料科學、機器學習、金融、統計學等領域。本文將介紹pandas函式庫常用的函數及其用法，希望能幫助讀者更能理解並使用pandas。

一、資料結構介紹

1. Series（序列）

Series是pandas中最基本的資料結構之一，它是一種一維的資料類型，可以包含任何資料類型（整數、浮點數、字串等）。其建立方式如下：

import pandas as pd

data = [1, 2, 3, 4, 5]
s = pd.Series(data)
print(s)

輸出結果：

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
dtype: int64

2. DataFrame（資料框）

DataFrame是pandas中最常用的資料結構，它是一個二維的表格型資料結構，可以看成是由若干個Series組成的。其建立方式如下：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
        'age': [25, 30, 35],
        'city': ['New York', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

輸出結果：

      name  age      city
0    Alice   25  New York
1      Bob   30    London
2  Charlie   35     Tokyo

二、常用函數介紹及用法詳解

1. head()和tail()

#head()函數用來檢視DataFrame前幾行，預設檢視前5行；tail()函數用來檢視DataFrame後幾行，預設檢視後5行。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.head())
print(df.tail())

2. shape屬性

shape屬性傳回DataFrame的形狀，即行數和列數。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.shape)

3. info()函數

info()函數用於檢視DataFrame的整體訊息，包括列名、非空值數量、資料型別等。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.info())

4. describe()函數

describe()函數用於統計DataFrame中數值型列的統計訊息，如計數、平均值、標準差、最小值、最大值等。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df.describe())

5. sort_values()函數

sort_values()函數用於根據指定列的值對DataFrame進行排序。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df_sorted = df.sort_values(by='age', ascending=False)  # 按照age列的值进行降序排序
print(df_sorted)

6. groupby()函數

#groupby()函數用於依照指定列進行分組，並對分組後的結果進行聚合處理。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
grouped = df.groupby('city')
mean_age = grouped['age'].mean()  # 计算每个城市的平均年龄
print(mean_age)

7. merge()函數

merge()函數用於將兩個DataFrame依照指定的欄位進行合併。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                    'B': ['a', 'b', 'c']})
df2 = pd.DataFrame({'A': [2, 3, 4],
                    'C': ['x', 'y', 'z']})
merged = pd.merge(df1, df2, on='A')  # 按照列A合并
print(merged)

8. apply()函數

#apply()函數用於對DataFrame中的每個元素套用自訂函數。範例程式碼如下：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

# 定义一个自定义函数：将年龄加上10
def add_ten(age):
    return age + 10

df['age'] = df['age'].apply(add_ten)  # 对age列的每个元素应用add_ten函数
print(df)

結語：

本文簡要介紹了pandas函式庫常用的函數及其用法，包括Series和DataFrame的基本操作、資料統計、排序、分組、合併和自定義函數應用等。希望透過本文的介紹能幫助讀者更好地理解和使用pandas函式庫，在數據分析和處理中發揮更大的作用。

以上是詳解pandas函式庫常用函數的介紹與用法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！