Pandas Python的數據科學指南

1. 在 Pandas 中訪問數據

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 DataFrames 中的空值

數據分析中常見的問題是處理空值。 Pandas 提供了強大的方法來處理這些問題。 代碼用指定值填充空值，或者您可以刪除包含空值的行或列。 這是一個填充空值的代碼示例：

# 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. 創建和操作列

DataFrame 在允許創建新列方面具有多功能性。 無論是新的整數列還是從現有數據派生的列，該過程都很簡單。 這是將新列添加到 DataFrame 的示例：

# 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

您還可以根據條件過濾數據。 例如，如果您想創建一個新的列，其中包含名為 'column_named_data' 的列中大於某個值的數據：

# 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. 分組和聚合數據

Pandas 在分組和聚合數據方面表現出色。 以下代碼使用 groupby 方法，按指定列分組數據並計算聚合函數，如平均值、總和等：

# 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

處理日期和時間在許多數據集中特別重要。 如果您的 DataFrame 有日期列，Pandas 簡化了如按日期過濾、按月或按年份聚合等任務。這裡是基本示例：

# 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. 自定義數據操作

對於更複雜的數據操作需求，Pandas 允許您編寫自定義函數並將其應用於 DataFrame。 這對於需要語言集成查詢方法的情況特別有用。

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

IronPDF 是一個多功能的 Python PDF 庫，用於在 Python 項目中創建、編輯和提取 PDF 內容。 它旨在跨多個平台運行，包括 Windows、Mac、Linux 和雲環境，使其成為多樣化 Python 項目的合適選擇。 這個庫在處理 PDF 文件方面特別強大，提供了無縫體驗和高效處理，這對於處理 PDF 數據的開發人員至關重要。

與 Pandas 的協同作用

將 IronPDF 與 Pandas 集成可以開啟更多高級數據處理和報告的可能性。 想像一個分析工作流程，您可以使用 Pandas 進行數據操作和分析，然後使用 IronPDF 將您的結果和可視化無縫轉換為專業格式的 PDF 報告。 這種集成可以顯著簡化分享和呈現數據分析結果的過程。