Pandas資料操作與索引技巧

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在資料科學領域，Pandas 是 Python 不可或缺的工具，其提供的 DataFrame 資料結構與操作方法大幅簡化了資料處理流程。本文將著重於 Pandas 的資料選擇與操作技巧，特別是 loc 和 iloc 索引器的應用，並輔以實際案例與圖表說明，幫助讀者更有效率地運用 Pandas 進行資料分析。常見的資料處理任務包含資料排序、篩選、新增、修改等，Pandas 提供了多樣化的函式與方法來完成這些操作。理解如何正確使用這些工具是提升資料處理效率的關鍵。

個人資料整理

在進行個人資料整理時，我們需要考慮如何有效地組織和呈現這些資料。以下是一個簡單的例子，展示瞭如何使用表格來整理這些資訊。

個人資料表

姓名 年齡 國家
Nilesh 43 英國
Priyanka 30 美國
Saurabh 35 芬蘭
Divya 34 印度
Mintoo 37 澳大利亞

資料分析

從上面的表格中，我們可以看到每個人的姓名、年齡和所在國家。這種組織方式使得我們可以快速地查詢特定個人的資訊，並且可以根據不同的欄位進行排序和篩選。

程式碼實作

以下是一個簡單的Python程式碼，展示瞭如何建立和操作這種個人資料表：

# 定義一個Person類別
class Person:
    def __init__(self, name, age, country):
        self.name = name
        self.age = age
        self.country = country

# 建立一個列表來儲存個人資料
people = [
    Person("Nilesh", 43, "UK"),
    Person("Priyanka", 30, "USA"),
    Person("Saurabh", 35, "Finland"),
    Person("Divya", 34, "India"),
    Person("Mintoo", 37, "Australia")
]

# 列印出個人資料表
print("| 姓名 | 年齡 | 國家 |")
print("| --- | --- | --- |")
for person in people:
    print(f"| {person.name} | {person.age} | {person.country} |")

內容解密：

  • 我們定義了一個Person類別來代表每個人的個人資料。
  • 我們建立了一個列表people來儲存所有人的個人資料。
  • 我們使用一個迴圈來列印出每個人的個人資料。

圖表視覺化

以下是一個簡單的Mermaid圖表，展示了個人資料之間的關係：

  graph LR
    A[Nilesh] --> B[43]
    A --> C[UK]
    D[Priyanka] --> E[30]
    D --> F[USA]
    G[Saurabh] --> H[35]
    G --> I[Finland]
    J[Divya] --> K[34]
    J --> L[India]
    M[Mintoo] --> N[37]
    M --> O[Australia]

圖表翻譯：

  • 這個圖表展示了每個人的姓名、年齡和所在國家之間的關係。
  • 每個人的姓名被表示為一個節點，年齡和國家被表示為該節點的屬性。
  • 圖表使用簡單的箭頭來連線每個人的姓名和其對應的年齡和國家。

使用 Pandas 的 loc 函式進行多索引標籤查詢

當您需要根據多個索引標籤查詢 DataFrame 時，可以使用 loc 函式並傳入一個索引標籤列表。以下是示例：

import pandas as pd

# 載入資料
data = {
    'myname': ['Divya', 'Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka', 'Saurabh', 'Saurabh'],
    'myage': [34, 37, 43, 30, 35, 40],
    'mycountry': ['India', 'Australia', 'UK', 'USA', 'Finland', 'Italy']
}
df = pd.DataFrame(data).set_index('myname')

# 對索引進行排序
df.sort_index(inplace=True)

# 根據多個索引標籤查詢
print(df.loc[['Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka']])

# 如果索引標籤不存在，將會丟擲 KeyError
try:
    print(df.loc[['Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka', 'Nivesh']])
except KeyError as e:
    print(f"KeyError: {e}")

內容解密：

  • df.loc[[index1, index2, index3,...]]：這裡的 loc 函式用於根據索引標籤查詢 DataFrame。索引標籤列表 [index1, index2, index3,...] 將被用於查詢。
  • df.sort_index(inplace=True)：對索引進行排序，以確保查詢結果的順序正確。
  • print(df.loc[['Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka']])：根據索引標籤 'Mintoo'、'Nilesh' 和 'Priyanka' 查詢 DataFrame，並列印結果。
  • try-except 區塊：嘗試根據索引標籤 'Mintoo'、'Nilesh'、'Priyanka' 和 'Nivesh' 查詢 DataFrame。如果索引標籤 'Nivesh' 不存在，將會丟擲 KeyError，並列印錯誤資訊。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[載入資料] --> B[設定索引]
    B --> C[對索引進行排序]
    C --> D[根據多個索引標籤查詢]
    D --> E[列印查詢結果]
    E --> F[處理 KeyError]

圖表說明：

  • A[載入資料]：載入 DataFrame 的資料。
  • B[設定索引]：設定 DataFrame 的索引。
  • C[對索引進行排序]：對索引進行排序，以確保查詢結果的順序正確。
  • D[根據多個索引標籤查詢]：根據多個索引標籤查詢 DataFrame。
  • E[列印查詢結果]：列印查詢結果。
  • F[處理 KeyError]：處理因索引標籤不存在而拋出的 KeyError。

使用iloc索引器存取DataFrame列

在 Pandas 中，iloc 是一個強大的索引器，允許使用者根據整數位置存取 DataFrame 的列和行。與 loc 不同，loc 根據標籤進行索引，而 iloc 則根據整數位置進行索引。

基本語法

基本的 iloc 語法如下：

mydf.iloc[index_position]

這裡，index_position 是一個整數，代表要存取的行索引位置。例如：

import pandas as pd

# 建立一個 DataFrame
data = {'name': ['Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka'],
        'age': [37, 43, 30],
        'country': ['Australia', 'UK', 'USA']}
df = pd.DataFrame(data)

# 存取第二行
print(df.iloc[1])

這將傳回第二行的資料，以 Series 物件的形式呈現。

切片語法

如果要存取多行，可以使用切片語法：

mydf.iloc[begin_index_position:end_index_position:step]

這裡，begin_index_position 是開始索引位置，end_index_position 是結束索引位置，step 是步長。注意，結束索引位置不包含在結果中。

例如：

print(df.iloc[1:3])  # 存取第二行和第三行

這將傳回第二行和第三行的資料。

多索引語法

如果要存取多個特定行，可以使用多索引語法：

mydf.iloc[[index_pos1, index_pos2, index_pos3,...]]

這裡，index_pos1、index_pos2 等是要存取的行索引位置。

例如：

print(df.iloc[[1, 2]])  # 存取第二行和第三行

這將傳回第二行和第三行的資料。

錯誤處理

如果索引位置不存在，將會丟擲 IndexError。例如：

try:
    print(df.iloc[5])  # 索引位置不存在
except IndexError as e:
    print(e)

這將捕捉 IndexError 並印出錯誤訊息。

實際應用

在實際應用中，iloc 可以用於存取 DataFrame 的特定行和列。例如，假設我們有一個 DataFrame，其中包含客戶的資料，我們可以使用 iloc 存取特定客戶的資料：

# 建立一個 DataFrame
data = {'name': ['Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka'],
        'age': [37, 43, 30],
        'country': ['Australia', 'UK', 'USA']}
df = pd.DataFrame(data)

# 存取第二個客戶的資料
print(df.iloc[1])

這將傳回第二個客戶的資料，以 Series 物件的形式呈現。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[建立 DataFrame] --> B[定義索引位置]
    B --> C[使用 iloc 存取行]
    C --> D[傳回 Series 物件]
    D --> E[處理錯誤]

這個流程圖描述了使用 iloc 存取 DataFrame 行的過程。首先，建立一個 DataFrame，然後定義索引位置，使用 iloc 存取行，傳回 Series 物件，如果索引位置不存在，則丟擲 IndexError。

使用 iloc 進行 DataFrame 切片

在 Pandas 中，iloc 是一個用於根據整數位置的索引和切片的方法。以下示範瞭如何使用 iloc 來存取 DataFrame 中的特定行。

根據單一索引位置存取行

如果您嘗試存取一個超出 DataFrame 索引範圍的位置，將會引發 IndexError。例如：

print(mypd_dataframe.iloc[10])  # 這將引發 IndexError，因為索引位置 10 不存在

這種情況下，Pandas 會報錯，因為索引位置 10 超出了 DataFrame 的索引範圍。

切片多行

您可以使用 iloc 切片多行。例如，要存取從索引位置 1 到 3 的行（不包括索引位置 4），您可以使用以下語法：

print(mypd_dataframe.iloc[1:4])

這將傳回索引位置 1、2 和 3 的行。

根據多個索引位置存取行

如果您想要存取多個特定的索引位置，可以傳遞一個列表給 iloc。例如：

print(mypd_dataframe.iloc[[1, 2, 4]])

這將傳回索引位置 1、2 和 4 的行。

但是，如果您嘗試存取一個不存在的索引位置，將會引發 IndexError。例如：

print(mypd_dataframe.iloc[[1, 2, 9]])  # 這將引發 IndexError，因為索引位置 9 不存在

這種情況下，Pandas 會報錯，因為索引位置 9 超出了 DataFrame 的索引範圍。

圖表翻譯：

  flowchart TD
    A[開始] --> B[定義 DataFrame]
    B --> C[使用 iloc 進行切片]
    C --> D[存取單一索引位置]
    D --> E[存取多個索引位置]
    E --> F[切片多行]
    F --> G[傳回結果]
    G --> H[結束]

內容解密：

上述程式碼示範瞭如何使用 iloc 來存取 DataFrame 中的特定行。透過指定索引位置或切片，可以輕松地存取和操作 DataFrame 中的資料。注意，當存取不存在的索引位置時，將會引發 IndexError。因此，在使用 iloc 時，需要確保索引位置存在於 DataFrame 中。

使用 Pandas 進行資料選擇和操作

在前面的章節中，我們已經瞭解瞭如何使用 Pandas 進行資料的讀取和基本操作。現在，我們將更深入地探討如何選擇和操作資料。

選擇資料

首先，我們來看看如何選擇特定的資料。假設我們有一個 DataFrame，包含三列：myname、myage 和 mycountry。

myname myage mycountry
Mintoo 37 Australia
Nilesh 43 UK
Priyanka 30 USA

如果我們想要選擇特定的行和列，可以使用 loc 或 iloc 方法。

使用 loc 方法

loc 方法根據標籤進行選擇。例如，如果我們想要選擇第一行和 myname 列，可以使用以下程式碼：

import pandas as pd

# 建立 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'myname': ['Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka'],
    'myage': [37, 43, 30],
    'mycountry': ['Australia', 'UK', 'USA']
})

# 選擇第一行和 myname 列
print(df.loc[0, 'myname'])

輸出結果為：Mintoo

使用 iloc 方法

iloc 方法根據位置進行選擇。例如，如果我們想要選擇第一行和 myname 列，可以使用以下程式碼：

print(df.iloc[0, 0])

輸出結果為：Mintoo

操作資料

除了選擇資料外，我們還可以對資料進行操作。例如，如果我們想要將 myage 列的值增加 10，可以使用以下程式碼：

df['myage'] += 10
print(df)

輸出結果為：

myname myage mycountry
Mintoo 47 Australia
Nilesh 53 UK
Priyanka 40 USA

範例程式碼

以下是完整的範例程式碼：

import pandas as pd

# 建立 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'myname': ['Mintoo', 'Nilesh', 'Priyanka'],
    'myage': [37, 43, 30],
    'mycountry': ['Australia', 'UK', 'USA']
})

# 選擇第一行和 myname 列
print(df.loc[0, 'myname'])

# 選擇第一行和 myname 列
print(df.iloc[0, 0])

# 將 myage 列的值增加 10
df['myage'] += 10
print(df)

這個程式碼示範瞭如何使用 Pandas 選擇和操作資料。

使用 Pandas 進行資料操作

Pandas 是一個強大的 Python 函式庫，提供了高效的資料結構和分析工具。以下是使用 Pandas 進行資料操作的範例。

範例資料

首先，我們需要建立一個 Pandas DataFrame。假設我們有一個名為 mypd_dataframe 的 DataFrame，它包含以下資料：

import pandas as pd

data = {
    'myname': ['Divya', 'Mintoo', 'Saurabh', 'Priyanka'],
    'myage': [34, 25, 32, 28],
    'mycountry': ['India', 'USA', 'Canada', 'UK'],
    'mysalary': [10000, 20000, 30000, 40000]
}

mypd_dataframe = pd.DataFrame(data)

資料排序

我們可以使用 sort_index 方法對資料進行排序。以下是範例：

mypd_dataframe.sort_index(inplace=True)
print(mypd_dataframe)

這將會對 mypd_dataframe 進行排序，並將結果存回原來的 DataFrame 中。

資料存取

Pandas 提供了多種方法來存取資料。以下是幾個範例：

  • 存取單一列：mypd_dataframe['mycountry']
  • 存取單一列的單一值：mypd_dataframe.loc['Saurabh', 'mycountry']
  • 存取多列：mypd_dataframe[['mycountry', 'mysalary']]
  • 存取多列的單一值：mypd_dataframe.loc['Saurabh', ['mycountry', 'mysalary']]

以下是範例：

print(mypd_dataframe.loc['Saurabh', 'mycountry'])
print('-'*50)
print(mypd_dataframe.loc['Saurabh', 'mycountry'].iloc[1])
print('-'*50)
print(mypd_dataframe.loc[['Mintoo', 'Priyanka'], ['mycountry', 'mysalary']])
print('-'*50)

資料存取（使用 iloc）

Pandas 也提供了 iloc 方法來存取資料。以下是幾個範例：

  • 存取單一列：mypd_dataframe.iloc[:, 0]
  • 存取單一列的單一值：mypd_dataframe.iloc[1, 0]
  • 存取多列：mypd_dataframe.iloc[:, [0, 2]]
  • 存取多列的單一值：mypd_dataframe.iloc[1, [0, 2]]

以下是範例：

print(mypd_dataframe.iloc[1, 0])
print('-'*50)
print(mypd_dataframe.iloc[[1, 3], [0, 2]])
print('-'*50)
print(mypd_dataframe.iloc[2:, :2])

這些範例展示瞭如何使用 Pandas 進行資料操作，包括排序、存取和操作資料。

資料整理與分析

資料來源

原始資料包含五個個體的資訊，分別是 Mintoo、Nilesh、Priyanka、Saurabh（兩次記錄，來自芬蘭和義大利）和一個匿名記錄。每個個體都有姓名、年齡、國家和薪水的資訊。

資料清理與處理

首先，我們需要清理和處理這些資料。從提供的資訊中，我們可以看到有兩個相同姓名「Saurabh」的記錄，但來自不同的國家（芬蘭和義大利）。這可能代表同一個人在不同時間或不同情況下的資料，或者是兩個不同的人恰好同名同姓。

資料結構

原始資料似乎是以表格形式呈現的，每行代表一個個體的資訊。然而，在轉換成適合分析的格式時，我們需要確保每個欄位的意義是明確的。根據給出的例子，欄位包括姓名（myname）、國家（mycountry）和薪水（mysalary）。

資料分析

對於給出的資料，進行初步分析如下：

  1. 年齡分佈：年齡範圍從30歲到43歲，平均年齡約為37歲。
  2. 國家分佈：涉及的國家包括澳洲、英國、美國、芬蘭和義大利。
  3. 薪水分佈：薪水範圍從20,000到60,000，平均薪水約為40,000。
內容解密：

以上分析過程涉及了資料清理、結構化和初步統計分析。每一步驟都對於理解和提取資料中的有用資訊至關重要。透過這種方式，我們可以更深入地瞭解個體之間的差異和相似之處，並可能發現一些有趣的模式或趨勢。

圖表翻譯：

  graph LR
    A[資料收集] --> B[資料清理]
    B --> C[資料結構化]
    C --> D[統計分析]
    D --> E[結果解讀]

此圖表描述了從資料收集到結果解讀的整個過程。每個步驟都在前一個步驟的基礎上進行，最終得出有關原始資料的結論和見解。

從技術架構視角來看，本文演示瞭如何利用 Python 和 Pandas 處理和分析個人資料，涵蓋了資料清理、結構化、排序、選擇和操作等關鍵步驟。透過表格、程式碼範例和 Mermaid 圖表，深入淺出地闡釋了 Pandas 中 loc 和 iloc 等核心功能的應用，並清晰地展示了資料處理流程。然而，文章未深入探討資料分析的具體方法，例如統計分析、機器學習等，也缺乏對不同資料規模和複雜度情境的處理策略。對於資料隱私和安全性的考量也未提及，這在實際應用中至關重要。展望未來，結合資料視覺化工具和更進階的分析技術，將能更有效地挖掘資料價值。對於重視資料處理效率的開發者，建議深入研究 Pandas 的效能最佳化技巧，並探索更適合大規模資料處理的工具。玄貓認為，Pandas 作為資料科學的基礎工具，掌握其核心功能對於提升資料處理能力至關重要，但仍需結合其他技術才能應對更複雜的資料分析挑戰。

玄貓

玄貓

技術愛好者，專注於分享程式開發、雲端技術與 AI 應用的心得體會。