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DAY 11
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自我挑戰組

新手也想開始認識機器學習系列 第 11

Day 11 python Pandas

今天我們要介紹的是python的Pandas,所謂的Pandas就是python裡面的其中一個套件。

安裝

在使用套件之前要先把安裝套件,在終端機上輸入。

pip3 install pandas

安裝完成後就可以使用此套件。

Pandas

以下我們介紹幾個間單的Pandas的例子。

import pandas as pd 

在我們使用套件之前要將套件引入並為了方便使用我們將此套件用pd的名稱來替代。

impory pandas as pd
data = pd.read_csv("XXX.csv")

我們可以使用.read_csv的方式將想要的.csv檔輸入進去。

import pandas as pd
food = ["apple","banana","mango","grape","watermelon"]
data = pd.Series(food)
print(data)

除了可以將現有的檔案輸入以外以可以使用此種方法宣告資料。

import pandas as pd
food = {
    "apple" : "good",
    "banana": "bad",
    "grape" : "bad",
    "mango": "good",
    "watermelon": "good"
}
data = pd.Series(food)
print(data)

除了列表的資料以外,也可以使用字典的型態的資料。

import pandas as pd
food = ["apple","banana","mango","grape","watermelon"]
quantity = [12,35,64,78,94]
data = {
    "food":food,
    "quantity":quantity
}
data1 = pd.DataFrame(data)
print(data1)

也可以使用此方法宣告資料,而跟.Series的差別在於,DataFrame有列索引以及維度。

import pandas as pd
food = {
    "apple" : "good",
    "banana": "bad",
    "grape" : "bad",
    "mango": "good",
    "watermelon": "good"
}
data = pd.Series(food)
print(data)
print(data[3])
print(data["mango"])
print(data[[1,2,3]])
print(data[['apple','grape','watermelon']])
print(data[:3])
print(data["grape":])

如果使用的方法是.Series的話,則可以使用以上簡易的方法去做抓取資料的動作。

import pandas as pd
food = ["apple","banana","mango","grape","watermelon"]
quantity = [12,35,64,78,94]
data = {
    "food":food,
    "quantity":quantity
}
data1 = pd.DataFrame(data)
print(data1)
print(data1.shape)
print(data1.head(2))
print(data1.tail(2))
print(data1.columns)
print(data1.index)

如果是使用.DataFrame的方式則可以使用以上方法抓取資料。

import pandas as pd
food = ["apple","banana","mango","grape","watermelon"]
quantity = [12,35,64,78,94]
data = {
    "food":food,
    "quantity":quantity
}
data1 = pd.DataFrame(data)
print(data1)
print(data1.iloc[2,0])
print(data1.iloc[2:4,1])
print(data1.iloc[2:5,:])
print(data1.iloc[:,0])
print(data1['quantity'])
print(data1.quantity)

除了查詢基本資料以外也可以用上述方法抓取想要的資料。

以上就是簡易的Pandas介紹,明天我們將介紹環境。


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