Pandas 是一個Python程式語言中的資料處理工具，它的主要用途是幫助人們處理和分析數據。Pandas提供了一種方便的方式，讓你可以載入、整理、分析、和可視化數據。尤其是表格型的資料特別適合 Pandas。

打開 cmd 或是 terminal 使用 pip 指令下載 pandas 模組：

pip install pandas

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

使用 pandas 的 read_csv 方法來讀取 csv 檔案，實作這筆資料時匯入時有出錯，錯誤訊息為pandas.parser.CParserError: Error tokenizing data. C error，可能是有某幾行損毀，傳入引數時加上 on_bad_lines='skip' 來解決此問題：

fasion_df = pd.read_csv("./fashion_product_images_small/myntradataset/styles.csv", on_bad_lines='skip')
# 輸出頭十筆資料
fasion_df.head(10)

顯示出dataframe 的 columns 來看有哪些可以用的資料

print(fasion_df.columns)

此時可以看到 masterCategory、subCategory、articleType 可能是要預測的結果，因此針對這三個性質仔細分析：

plt.figure(figsize=(7,20))
fasion_df.masterCategory.value_counts().sort_values().plot(kind='barh')

plt.figure(figsize=(7,20))
fasion_df.subCategory.value_counts().sort_values().plot(kind='barh')

plt.figure(figsize=(7,20))
fasion_df.articleType.value_counts().sort_values().plot(kind='barh')

結語

看起來 masterCategory 類別數比較少，本系列會先從這個類別切入，如果有時間會試試看是否可以預測出其他兩個分類。