蛤～叫我嗎？我可是處理資料的功夫高手！Licensed by Adobe Stock

昨天 Meiko 已經和 Jason 學會了 JSON 檔案的讀取與操作，接下來我們要看一下 Python 能否處理常見的試算表檔案！讓我們看下去...

Meiko：「哈，你真是愛賣關子。對了，可是平常我們在公司比較常用到的是試算表耶，你有辦法也把試算表的檔案讀進來做運算嗎？」

Jason：「嘿黑！這個時候就用到一個厲害的模組套件，叫做 pandas 了！它的功用主要就是來處理試算表這類的檔案，能夠很快得讀取，用起來就讓你處理資料時擁有功夫熊貓般靈活的身手！呼哈～」

Meiko：「你會不會入戲太深拉？秀個例子來看看！」

請到這個連結下載檔案後，再解壓縮，並且上傳到自己的 Colab 檔案上傳區，跟Day-20上傳 json 檔案是一樣的做法。

Jason：「對轟，都沒讓你看到你當然沒辦法感受，我就有點自嗨...」

import pandas as pd
currySalesFile="currySales.xlsx"
pdCurrySalesFile=pd.read_excel(currySalesFile)
print (pdCurrySalesFile.head())

Jason：「像這樣，我們先用import把pandas這個套件叫進來，然後用as pd的方式。」

import pandas as pd

Jason：「接下來使用 pandas 的模組時，我們都用 pd 當作代稱。接下來使用 pandas 的模組時，我們都用 pd 當作代稱。然後設定一個 currySalesFile 當作變數，把剛剛上傳的 currySales.xlsx 檔案指定過去。」

creditCardFile="currySalesFile.xlsx"

Jason：「再來，透過pd.read_excel()的函式，將currySalesFile裝入，」

pdCurrySalesFile= pd.read_excel(currySalesFile) 

Jason：「就會像這排做的事情一樣，意思叫pd的read_excel函式 把currySalesFile這個檔案讀入，並且放到pdCreditCardFile裡面囉！」

Meiko：「好像不會太難耶，但是怎麼把資料讀出來的？」

Jason：「這就是我最後用print()函式做到的事拉！」

Meiko：「但是你有用一個.head()的方式讀入是什麼意思？」

Jason：「歐，這是一個 pandas 內建的一個快速瀏覽資料欄位的方式，預設是會顯示前 5 筆的資料！」

Meiko：「你這樣講我就懂了，真的就只有顯示前 5 筆資料耶！」

Jason：「接下來，我就簡單跟你介紹一下 pandas 有什麼厲害的地方！首先，你可以用.describe()的方式，pandas已經內建了基本統計的運算功能，舉凡個數、最大、最小值、中位數都可以看到唷！」

pdCurrySalesFile.describe()

Meiko：「哇，好多資訊呀，如果我只想營業額的平均值、最大、最小值有辦法嗎？」

Jason：「你記得我們先前提過 key 的概念，現在一樣可以在 pandas 的 DataFrame 中看到唷！」

mean=pdCurrySalesFile['price'].mean()
max=pdCurrySalesFile['price'].max()
min=pdCurrySalesFile['price'].min()
print(mean,max,min)

Jason：「像這邊，我們就可以針對'price'這個 key 去看它的平均值、最大及最小值。」

Meiko：「有辦法讓我更快知道資料內容有什麼特徵的嗎？」

Jason：「Okay，讓我跟你講一個 pandas 很厲害的功能，叫做groupby它可以幫你計算特定的 column 有什麼特徵！在這邊我們根據"set"讓 pandas 去做分類，你記得我們有幾種餐點嗎？」

Meiko：「主餐就有分牛肉、豬排、雞肉和可樂餅，然後口味又分『甘口』和『辛口』？」

Jason：「對啊，所以如果你要很快知道，到底資料裡面有哪些類型的話，你可以先 groupby 'content'這個欄位，然後你可以用.size()的方式，去知道每個餐點賣出了幾份！」

contents = pdCurrySalesFile.groupby("content")
contents.size()

Meiko：「哇，這個功能好強大呀，這樣我就不用一個個算慢慢看了耶！」

Jason：「你還可以用.get_group(特定名稱)，這樣 pandas 就會把這些名稱的資料，一次顯示出來給你看唷！讓我用『甘口可樂餅咖哩』舉個例子給你看！」

contents.get_group("甘口可樂餅咖哩")

Meiko：「難怪你一開始說，pandas 的功夫強大!感覺才短短幾行程式碼，就找到好多有用的資訊！」

牛刀小試

我大寶寶～拉，經過前面 20 天的練習，我們終於進入到資料科學的部分，今天的 pandas 教學，希望能讓大家之後遇到資料的時候。有能力讀取檔案，並且把檔案的內容做一個快速的理解，透過 .describe()、max()、min()、mean()就可以大略知道這筆資料的特性。接著，如果需要知道某些欄位的狀態，可以進一步使用groupby和get_group，交叉使用這些技巧，你也能夠開始熟悉資料分析囉！

你可以拿手上既有的資料進行練習，又或在 currySalesFile 中，除了 content 之外，你也可以拿其他的欄位進行簡單的運算唷，剩下的就交給你拉！

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