Day 11 python Pandas

今天我们要介绍的是python的Pandas，所谓的Pandas就是python里面的其中一个套件。

安装

在使用套件之前要先把安装套件，在终端机上输入。

pip3 install pandas

安装完成後就可以使用此套件。

Pandas

以下我们介绍几个间单的Pandas的例子。

import pandas as pd 

在我们使用套件之前要将套件引入并为了方便使用我们将此套件用pd的名称来替代。

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

我们可以使用.read_csv的方式将想要的.csv档输入进去。

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

除了可以将现有的档案输入以外以可以使用此种方法宣告资料。

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

除了列表的资料以外，也可以使用字典的型态的资料。

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资料，而跟.Series的差别在於，DataFrame有列索引以及维度。

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的话，则可以使用以上简易的方法去做抓取资料的动作。

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的方式则可以使用以上方法抓取资料。

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)

除了查询基本资料以外也可以用上述方法抓取想要的资料。

以上就是简易的Pandas介绍，明天我们将介绍环境。