Pandas Python的數據科學指南

1. 在 Pandas 中存取數據

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a DataFrame
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# Access data from a column named 'data'
column_data = df['data']

# Access data from a column named 'data'
column_data = df['data']

# Accesses the first row of the DataFrame
row_data = df.loc[0]

# Accesses the first row of the DataFrame
row_data = df.loc[0]

2. 處理資料框中的空值

資料分析中常見的問題之一是處理空值。 Pandas 提供了強大的方法來處理這些問題。 程式碼會將空值填入指定的值，或者您可以刪除包含空值的行或列。 以下是一個如何填充空值的程式碼範例：

# Fill null values in the DataFrame with 0
df.fillna(0, inplace=True)

# Fill null values in the DataFrame with 0
df.fillna(0, inplace=True)

3. 建立和操作列

資料框（DataFrame）的靈活性體現在允許建立新列。 無論是新建整數列還是從現有資料派生的列，過程都很簡單。 以下是向 DataFrame 新增列的範例：

# Add a new column 'new_column' by multiplying an existing column by 10
df['new_column'] = df['existing_column'] * 10

# Add a new column 'new_column' by multiplying an existing column by 10
df['new_column'] = df['existing_column'] * 10

您也可以根據條件篩選資料。 例如，如果您想要建立一個新列，其中包含名為"column_named_data"的欄位中大於某個特定值的資料：

# Create a new column 'filtered_data' based on the condition
df['filtered_data'] = df[df['column_named_data'] > value]

# Create a new column 'filtered_data' based on the condition
df['filtered_data'] = df[df['column_named_data'] > value]

1. 資料分組與匯總

Pandas 擅長資料分組和聚合。 以下程式碼使用groupby方法按指定列對資料進行分組，並計算平均值、總和等聚合函數：

# Group data by 'column_name' and calculate the mean
grouped_data = df.groupby('column_name').mean()

# Group data by 'column_name' and calculate the mean
grouped_data = df.groupby('column_name').mean()

2. 日期和時間數據

在許多資料集中，日期和時間的處理至關重要。 如果你的 DataFrame 包含日期列，Pandas 可以簡化按日期篩選、按月或按年聚合等任務。以下是一個基本範例：

# Convert 'date_column' to datetime format
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

# Convert 'date_column' to datetime format
df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])

3. 自訂資料操作

對於更複雜的資料處理需求，Pandas 允許您編寫自訂函數並將其應用於您的 DataFrame。 這對於需要語言整合查詢方法的場景尤其有用。

def custom_function(row):
    # Perform custom manipulation on each row
    return modified_row

# Apply custom function to each row in the DataFrame
df = df.apply(custom_function, axis=1)

def custom_function(row):
    # Perform custom manipulation on each row
    return modified_row

# Apply custom function to each row in the DataFrame
df = df.apply(custom_function, axis=1)

IronPDF：概述

Pandas Python（開發者使用指南）：圖 1 - IronPDF for Python：Python PDF 函式庫

IronPDF是一個功能強大的 Python PDF 庫，用於在 Python 專案中建立、編輯和提取 PDF 內容。 它旨在跨多個平台運行，包括 Windows、Mac、Linux 和雲端環境，使其成為各種 Python 專案的理想選擇。 該程式庫在處理 PDF 文件方面功能尤其強大，可提供流暢的體驗和高效的處理，這對於處理 PDF 資料的開發人員來說至關重要。

與熊貓的協同作用

將 IronPDF 與 Pandas 集成，為更高級的數據處理和報告開闢了可能性。 想像這樣的分析工作流程：您使用 Pandas 進行資料處理和分析，然後使用 IronPDF 將結果和視覺化內容無縫轉換為專業格式的 PDF 報告。 這種整合可以顯著簡化資料分析結果的共享和展示過程。