# Pandas
參考資料:() 參考資料:()
Python 的一種數據分析 lib 提供主要兩種資料結構 DataFrame & Series 透過載入至資料結構物件後，可以使用物件提供的方法，來快速進行前處理(資料補值、空值去除、取代) 更多的輸入、輸出整合，EX：從DB讀取資料，將處理完的資料倒回DB
## 資料結構
### Series
用來處理時間序列相關的資料 (如感測器資料) 主要為建立索引的一維陣列
### DataFrame
則是用來處理結構化 (Table like) 的資料 有 **列索引** 與 **欄標籤** 的二維資料 例如：關聯式資料庫、CSV
### Panel
用來處理有資料、索引、列索引、欄標籤 的三維資料集。
## 讀取檔案
### CSV
```
import pandas as pd #引用套件並縮寫為 pd
df = pd.read_csv('fileName.csv')
print(df)
```
### Html
```
import pandas as pd
dfs = pd.read_html('url')
dfs[0]
```
## 方法
### 排序
`.sort_index()` `.sort_values()`
### 判斷是否為空
`isnull()` `notnull()` `isna()`
### 檢查特定值
`isin(value)`
### 處理空值
`dropna() #有 null 都刪除`
`fillna(0) #有null 都補0` `fillna({'key': "NULL", "key2": 0}) #依照欄位補值`
### 檢查重複值
`df.duplicated('columnName')`
### 檢查區間值
`.between(value1,value2)`
### 修改值
`df.loc[index, column] = value`
### 修改 columnName
`df.rename(columns = {column : cloumn_modify})`
### 用 replace() 重新編碼
1 和 2 改為 1，3 和 4 改為 2 `df[column].replace({1:1, 2:1, 3:2, 4:2}, inplace=True) #inplace=True 才會寫入`
## 畫圖
參考資料:()
### 折線圖
```
s = Series(np.random.randn(10).cumsum(), index = np.arange(0, 100, 10))
s.plot()
```
## DataFrame 的操作
### .shape
return 列數、欄數
### .describe()
return 描述性統計
count 筆數 mean 平均數 std 標準差 min 最小值 25% 各四分位數 50% 75% max 最大值
### .head()
return 前五筆 (可代入 n，則回傳 n 筆)
### .tail()
return 後五筆 (同上)
### .columns
return 欄位名稱
### .index
return index
### info()
return 資料內容
---
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GET https://brianwu.gitbook.io/brian/python/pandas.md?ask=
```
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