數據分析的基石：Pandas DataFrame！
當我們踏入 Python 數據分析的領域時，無可避免地會遇到一個核心工具——Pandas。而在 Pandas 函式庫中，最重要的結構莫過於 DataFrame。
您可以將 DataFrame 想像成一張超強大的 Excel 表格或資料庫中的資料表，但它完全存在於您的 Python 程式碼中，讓您能用程式語法對其進行各種高效率的操作。無論是數據清理、資料探索還是機器學習前的準備，DataFrame 都是您不可或缺的左右手。
這篇文章將帶您從零開始，全面了解 DataFrame 的核心概念，並教您如何親手創建一個屬於自己的 DataFrame。
什麼是 DataFrame？
DataFrame 是 Pandas 函式庫中用來表示和操作「表格型數據」的主要資料結構。它是一個二維 (2D) 的資料容器，由行 (rows) 和列 (columns) 組成。
它具備以下幾個關鍵特點：
- 二維結構 (2D Structure): 就像我們熟悉的表格，由代表「紀錄」的行 (index) 和代表「屬性」的列 (columns) 組成。
- 異質性 (Heterogeneous): 每一列可以儲存不同的資料型態，例如數字、文字、布林值 (True/False) 等，提供了極大的彈性。
- 帶有標籤的軸 (Labeled Axes): 您可以為每一行和每一列自訂標籤（索引和欄位名稱），方便您快速、直觀地存取特定資料。
為什麼 DataFrame 如此重要？
DataFrame 之所以成為數據科學家的首選工具，是因為它完美地契合了數據分析的整個工作流程：
- 數據清理與準備 (Data Cleaning and Preparation): 它是處理現實世界中不完美數據的利器，例如填補缺失值、處理格式錯誤、移除重複資料等。
- 探索性數據分析 (Exploratory Data Analysis): 您可以輕易地計算出數據的統計摘要（如平均值、中位數）、繪製圖表、找出數據中的潛在模式與關聯。
- 數據建模 (Data Modeling): 它是機器學習模型訓練前的標準資料格式，幾乎所有主流的機器學習函式庫（如 Scikit-learn）都完美支援 DataFrame。
從金融業的股價分析、零售業的顧客行為研究，到醫療領域的病歷數據追蹤，DataFrame 都是背後的核心引擎。
實戰教學：如何創建一個 DataFrame
了解概念後，讓我們親自動手創建一個 DataFrame。首先，請確保您已經安裝了 Pandas 函式庫，並在您的程式碼中引入它：
import pandas as pd創建 DataFrame 最常見的方式有兩種：
方式一：使用字典 (Dictionary) 創建
這是最直觀的方式。您可以建立一個字典，其中字典的鍵 (key) 會成為 DataFrame 的欄位名稱 (columns)，而字典的值 (value) 則是一個列表，代表該欄位下的所有資料。
【程式碼範例】
我們用三國人物來當作例子：
import pandas as pd
# 準備一個字典資料
data = {
"姓名": ["劉玄德", "關雲長", "張翼德"],
"身高": [172, 180, 178],
"武器": ["雙股劍", "青龍偃月刀", "丈八蛇矛"],
"坐騎": ["的盧", "赤兔馬", "烏雲踏雪"],
}
# 使用 pd.DataFrame() 函數將字典轉換為 DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 印出結果
print(df)【輸出結果】
姓名 身高 武器 坐騎
0 劉玄德 172 雙股劍 的盧
1 關雲長 180 青龍偃月刀 赤兔馬
2 張翼德 178 丈八蛇矛 烏雲踏雪方式二：使用列表清單 (List of Lists) 創建
您也可以使用一個「列表中的列表」，其中每一個內層的列表代表 DataFrame 中的一整行 (row) 資料。
使用這種方式時，您需要手動透過 columns 參數來指定每一個欄位的名稱。
【程式碼範例】
import pandas as pd
# 準備一個列表清單，每個子列表代表一筆紀錄
data = [
["劉玄德", 172, "雙股劍", "的盧"],
["關雲長", 180, "青龍偃月刀", "赤兔馬"],
["張翼德", 178, "丈八蛇矛", "烏雲踏雪"],
]
# 創建 DataFrame，並手動指定欄位名稱
df = pd.DataFrame(data, columns=["姓名", "身高", "武器", "坐騎"])
# 印出結果
print(df)【輸出結果】
姓名 身高 武器 坐騎
0 劉玄德 172 雙股劍 的盧
1 關雲長 180 青龍偃月刀 赤兔馬
2 張翼德 178 丈八蛇矛 烏雲踏雪總結
恭喜您，您已經掌握了 Python 數據分析中最核心的物件——DataFrame 的基礎！
我們了解到 DataFrame 是一個強大的二維資料結構，它不僅結構清晰、彈性極高，更是整個數據分析流程的基礎。透過字典或列表，我們可以輕鬆地創建 DataFrame，為接下來的數據操作做好準備。
創建 DataFrame 只是第一步，接下來您將學習如何從中篩選、查詢、修改和分析資料，真正發揮出它的威力。