author: jackfrued

Pandas的應用-3

DataFrame的應用

數據清洗

通常，我們從 Excel、CSV 或數據庫中獲取到的數據並不是非常完美的，里面可能因為系統或人為的原因混入了重覆值或異常值，也可能在某些字段上存在缺失值；再者，DataFrame中的數據也可能存在格式不統一、量綱不統一等各種問題。因此，在開始數據分析之前，對數據進行清洗就顯得特別重要。

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Pandas的應用-2

DataFrame的應用

創建DataFrame對象

author: jackfrued

Pandas的應用-1

Pandas是Wes McKinney在2008年開發的一個強大的分析結構化數據的工具集。Pandas以NumPy為基礎（數據表示和運算），提供了用於數據處理的函數和方法，對數據分析和數據挖掘提供了很好的支持；同時Pandas還可以跟數據可視化工具Matplotlib很好的整合在一起，非常輕松愉快的實現數據的可視化展示。

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NumPy的應用-2

數組的運算

使用 NumPy 最為方便的是當需要對數組元素進行運算時，不用編寫循環代碼遍歷每個元素，所有的運算都會自動的矢量化（使用高效的、提前編譯的底層代碼來對數據序列進行數學操作）。簡單的說就是，NumPy 中的數學運算和數學函數會自動作用於數組中的每個成員。

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NumPy的應用-1

Numpy 是一個開源的 Python 科學計算庫，用於快速處理任意維度的數組。Numpy 支持常見的數組和矩陣操作，對於同樣的數值計算任務，使用 NumPy 不僅代碼要簡潔的多，而且 NumPy 的性能遠遠優於原生 Python，基本是一個到兩個數量級的差距，而且數據量越大，NumPy 的優勢就越明顯。