Python : DataFrame介紹

什麼是DateFrame
DataFrame 是 Python 中一個功能強大的數據結構，可用於各種數據分析任務。

在 Python 中，Pandas 庫提供了一個名為 DataFrame 的數據結構，用於表示和操作表格數據。它是 Pandas 最常用的數據結構，類似於 Excel 電子表格或 SQL 表格。

以下是一些 DataFrame 的常見用途：

數據清理和準備： DataFrame 可用於清理和準備數據分析。例如，可以使用 DataFrame 來刪除缺失值、處理異常值和格式化數據。
探索性數據分析： DataFrame 可用於探索數據。例如，可以使用 DataFrame 來計算描述性統計量、可視化數據和識別模式。
數據建模： DataFrame 可用於構建數據模型。例如，可以使用 DataFrame 來訓練機器學習模型。

DataFrame 具有以下特點：
二維結構： DataFrame 是一種二維數據結構，由行和列組成。行代表數據的記錄，列代表數據的屬性。
異質性： DataFrame 中的列可以具有不同的數據類型，例如數字、字符串、布爾值等。
帶有標籤的軸： DataFrame 具有帶有標籤的軸，行稱為索引，列稱為列名。這些標籤可幫助您輕鬆訪問和操作數據。

DataFrame 的一些常見操作包括：

數據訪問： 可以使用索引和列名來訪問 DataFrame 中的數據。
數據篩選： 可以使用布爾條件來篩選 DataFrame 中的行和列。
數據聚合： 可以使用聚合函數（如求和、求平均值、求中位數等）來聚合 DataFrame 中的數據。
數據轉換： 可以使用轉換函數來轉換 DataFrame 中的數據類型。
數據合併： 可以使用合併函數來合併多個 DataFrame。

DataFrame 的應用：

金融
分析股票市場數據以識別趨勢和做出交易決策。
評估金融風險。
建立財務模型。

零售
分析客戶數據以了解購買行為和趨勢。
針對客戶進行營銷活動。
優化供應鏈。

醫療保健
分析患者數據以診斷疾病和預測結果。
開發新藥和治療方法。
跟踪公共衛生趨勢。

政府
分析人口數據以了解趨勢和做出政策決策。
跟踪經濟指標。
管理犯罪。

科學研究
分析實驗數據以得出結論。
建立科學模型。
可視化研究結果。

如何創建 DataFrame ：
方式一 : 使用字典 dict

import pandas as pd

data = {

    "姓名": ["劉玄德", "關雲長", "張翼德"],

    "身高": [172, 180, 178],

    "武器": ["雙古劍", "青龍偃月刀", "丈八蛇茅"],

    "坐騎": ["的盧","赤兔馬","烏雲踏雪"],

}

df = pd.DataFrame(data)

print(df)

輸出:

姓名 身高 武器 坐騎 0 劉玄德 172 雙古劍 的盧 1 關雲長 180 青龍偃月刀 赤兔馬 2 張翼德 178 丈八蛇茅 烏雲踏雪

方式二 : 使用清單 list

import pandas as pd

data =[

    ["劉玄德", 172, "雙股劍","的驢"],

    ["關雲長", 180, "青龍偃月刀","赤兔馬"],

    ["張翼德", 178, "丈八蛇茅","烏雲踏雪"],

]

df = pd.DataFrame(data,columns=["姓名","身高","武器","坐騎"])

print(df)

輸出:

姓名 身高 武器 坐騎 0 劉玄德 172 雙股劍 的驢 1 關雲長 180 青龍偃月刀 赤兔馬 2 張翼德 178 丈八蛇茅 烏雲踏雪