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[Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法

python_pandas_dataframe_tutorial
Photo by Slidebean on Unsplash

現在有許多的企業或商家，都會利用取得的使用者資料來進行分析，瞭解其中的趨勢或商機，由此可見，資料分析越來越受到重視，而這時候，能夠懂得使用資料分析工具就非常的重要。

在上一篇[Pandas教學]資料分析必懂的Pandas Series處理單維度資料方法文章中，分享了Pandas Series資料結構用於處理單維度資料集的實用方法，而本文則要來介紹Pandas套件的另一個非常重要的資料結構，也就是DataFrame。

DataFrame主要用來處理雙維度的資料，也就是具有列(row)與欄(column)的表格式資料集，所以經常應用於讀取CSV檔案、網頁表格或資料庫等，來進行其中的資料分析或處理，本文就來分享Pandas DataFrame幾個基本的觀念，包含：

  • 什麼是Pandas DataFrame
  • 建立Pandas DataFrame
  • 取得Pandas DataFrame資料
  • 新增Pandas DataFrame資料
  • 修改Pandas DataFrame資料
  • 刪除Pandas DataFrame資料
  • 篩選Pandas DataFrame資料
  • 排序Pandas DataFrame資料

一、什麼是Pandas DataFrame

相較於Pandas Series處理單維度或單一欄位的資料，Pandas DataFrame則可以處理雙維度或多欄位的資料，就像是Excel的表格(Table)，具有資料索引(列)及欄位標題(欄)，如下範例：

python_pandas_dataframe_tutorial

在開始本文的實作前，首先需利用以下的指令來安裝Pandas套件：
$ pip install pandas

二、建立Pandas DataFrame

想要使用Pandas DataFrame來儲存雙維度的資料，就要先建立Pandas DataFrame物件，語法如下：

my_dataframe = pandas.DataFrame(字典或陣列資料)

範例

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("使用字典來建立df：")
print(df)

print("=====================")

grades = [
    ["Mike", 80, 63],
    ["Sherry", 75, 90],
    ["Cindy", 93, 85],
    ["John", 86, 70]
]

new_df = pd.DataFrame(grades)

print("使用陣列來建立df：")
print(new_df)

執行結果

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從執行結果可以看到，相同的資料內容，使用Python字典(Dictionary)來進行指定的話，鍵值(Key)就是Pandas DataFrame的欄位名稱，值(Value)則是該欄位的資料內容。而使用陣列來指定的話，就是單純的每一筆資料內容。

如果想要客製化Pandas DataFrame的資料索引及欄位名稱，可以分別利用index及columns屬性(Attribute)來達成，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
df.index = ["s1", "s2", "s3", "s4"]  #自訂索引值
df.columns = ["student_name", "math_score", "chinese_score"]  #自訂欄位名稱
print(df)

執行結果

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三、取得Pandas DataFrame資料

  • head()：取得最前面的n筆資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：
import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

new_df = df.head(2)
print("取得最前面的兩筆資料")
print(new_df)
執行結果
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  • tail()：取得最後面的n筆資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：
import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

new_df = df.tail(3)
print("取得最後面的三筆資料")
print(new_df)
執行結果
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  • 中括號[]：在中括號中指定「欄位名稱」或「資料索引值」，來取得所需的資料集，如下範例：
import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("取得單一欄位資料(型別為Series)")
print(df["name"])

print("=================================")

print("取得單一欄位資料(型別為DataFrame)")
print(df[["name"]])

print("=================================")

print("取得多欄位資料(型別為DataFrame)")
print(df[["name", "chinese"]])

print("=================================")

print("取得索引值0~2的資料")
print(df[0:3])
執行結果
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  • at[資料索引值,欄位名稱]：利用資料索引值及欄位名稱來取得「單一值」，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

print("利用at()方法取得索引值為1的math欄位資料")
print(df.at[1, "math"])

執行結果

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  • iat[資料索引值,欄位順序]：利用資料索引值及欄位順序來取得「單一值」，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

print("利用iat()方法取得索引值為1的第一個欄位資料")
print(df.iat[1, 0])

執行結果

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  • loc[資料索引值,欄位名稱]：利用資料索引值及欄位名稱來取得「資料集」，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

print("取得資料索引值為1和3的name及chinese欄位資料集")
print(df.loc[[1, 3], ["name", "chinese"]])

執行結果

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  • iloc[資料索引值,欄位順序]：利用資料索引值及欄位順序來取得「資料集」，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

print("取得資料索引值為1和3的第一個及第三個欄位資料集")
print(df.iloc[[1, 3], [0, 2]])

執行結果

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四、新增Pandas DataFrame資料

  • insert()：在指定的欄位位置新增欄位資料，如下範例：
import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

df.insert(2, column="engilsh", value=[88, 72, 74, 98])
print("在第三欄的地方新增一個欄位資料")
print(df)

執行結果

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  • append()：新增一筆或一列的資料，透過傳入字典(Dictionary)來指定各欄位的值，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

new_df = df.append({
    "name": "Henry",
    "math": 60,
    "chinese": 62
}, ignore_index=True)

print("新增一筆資料")
print(new_df)

執行結果

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  • concat()：利用合併多個Pandas DataFrame的方式來新增資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df1 = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df1)

print("=================================")

df2 = pd.DataFrame({
    "name": ["Henry"],
    "math": [60],
    "chinese": [62]
})

new_df = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)
print("合併df來新增資料")
print(new_df)

執行結果

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五、修改Pandas DataFrame資料

利用Pandas DataFrame的at[]及iat[]取得所要修改的單一值後，來進行資料內容的修改，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

df.at[1, "math"] = 100  #修改索引值為1的math欄位資料
df.iat[1, 0] = "Larry"  #修改索引值為1的第一個欄位資料
print("修改後的df")
print(df)

執行結果

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六、刪除Pandas DataFrame資料

  • drop(欄位名稱串列,axis=1)：刪除指定欄位名稱的欄位，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

new_df = df.drop(["math"], axis=1)
print("刪除math欄位")
print(new_df)

執行結果

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  • drop(資料索引串列,axis=0)：刪除指定資料索引的資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

new_df = df.drop([0, 3], axis=0)  # 刪除第一筆及第四筆資料
print("刪除第一筆及第四筆資料")
print(new_df)

執行結果

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  • dropna()：刪除含有NaN或空值的資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，在進行資料清理的時候非常實用，如下範例：

import pandas as pd
import numpy as np


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", np.NaN, "John"],
    "city": ["Taipei", np.NaN, "Kaohsiung", "Taichung"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("======================================")

new_df = df.dropna()
print("刪除空值後的df")
print(new_df)

執行結果

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  • drop_duplicates()：刪除重複的資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，同樣最常應用在資料清理的時候，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Mike", "Cindy", "John"],
    "city": ["Taipei", "Taipei", "Kaohsiung", "Taichung"],
    "math": [80, 80, 93, 86],
    "chinese": [80, 80, 93, 86]
}

df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)

print("======================================")

new_df = df.drop_duplicates()
print("刪除重複值後的df")
print(new_df)

執行結果

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七、篩選Pandas DataFrame資料

通常在處理大量的資料集時，有很高的機率會需要利用條件式來篩選所需的資料，這時候就可以利用中括號[]存取欄位來進行資料篩選，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

print("篩選math大於80的資料集")
print(df[df["math"] > 80])

執行結果

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另一個最常見的資料篩選情境，就是找出包含特定值的資料集，這時候可以利用Pandas DataFrame的isin()方法(Method)來達成，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("=================================")

print("篩選name欄位包含John的資料集")
print(df[df["name"].isin(["John"])])

執行結果

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八、排序Pandas DataFrame資料

  • sort_index()：依照索引值來進行排序，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)
df.index = ["s3", "s1", "s4", "s2"]  # 自訂資料索引值

print("原來的df")
print(df)

print("============================")

new_df = df.sort_index(ascending=True)
print("遞增排序")
print(new_df)

print("============================")

new_df = df.sort_index(ascending=False)
print("遞減排序")
print(new_df)

執行結果

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  • sort_values()：依照欄位內容來進行排序，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，下面範例以math欄位內容來進行排序：

import pandas as pd


grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}

df = pd.DataFrame(grades)

print("原來的df")
print(df)

print("============================")

new_df = df.sort_values(["math"], ascending=True)
print("遞增排序")
print(new_df)

print("============================")

new_df = df.sort_values(["math"], ascending=False)
print("遞減排序")
print(new_df)

執行結果

python_pandas_dataframe_tutorial

九、小結

本文整理了幾個Pandas DataFrame最常見的使用方法，包含新增、修改、取得、刪除、篩選及排序資料集，都是在進行資料分析或清理時，經常會用到的，希望藉此能夠幫助讀者瞭解Pandas DataFrame的基本用法，進而有能力應用在實務的資料分析上。

您是否也有利用Pandas套件來進行資料分析的經驗呢?有的話又是應用在什麼樣的領域或情境呢?歡迎在下面留言和我分享交流唷 :)

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[Python+LINE Bot教學]6步驟快速上手LINE Bot機器人

Photo by Yura Fresh on Unsplash 每當朋友或家人要聚餐時，是不是總要花很長的時間尋找評價不錯的餐廳?不但要確認營業時間、消費價格及地點，還要觀看許多的美食文章才有辦法決定，這時候如果有人能夠明確提供幾間符合條件且有人氣的餐廳作為選擇，想必會省事許多。 所以筆者開發了一個美食的 LINE Bot 小作品，透過對談的方式瞭解使用者所要尋找的餐廳條件後，利用 Python 網頁爬蟲取得目前正在營業的五間最高人氣餐廳資料，回覆給使用者作為參考。 為了要讓想學習的您能夠由淺入深，瞭解其中的實作過程，所以將會分成三篇文章來進行教學。 2020/06/30 補充說明 而在進行實作前，先來看一下 LINE Bot 主要的執行架構，如下圖： 使用者透過 LINE 發送訊息時， LINE Platform 將會進行接收，並且傳遞至我們所開發的 LINE Bot 執行邏輯運算後，透過 LINE 所提供的 Messaging API 回應訊息給 LINE Platform ，最後再將訊息傳遞給使用者。 其中 Messaging API(Application Programming Interface) ，就是 LINE 官方定義的 回應訊息 標準介面，包含 Text (文字)、 Sticker (貼圖)、 Video (影片)、 Audio (聲音)及 Template (樣板)訊息等，完整的說明可以參考 LINE 的 官方文件 。 所以在我們的 LINE Bot 回應訊息時，就要依據 Messaging API 定義的規範，傳入相應的參數後， Messaging API 就會回應使用者相對的訊息類型。簡單來說，就是 LINE Platform 與 LINE Bot 的溝通橋樑。 而本文就先以最基本的使用者發送什麼訊息， LINE Bot 就回應什麼訊息為例，讓讀者體會其中的運作方式，整體架構如下圖： 在 LINE Bot 的部分，使用 Django 框架來進行建置，並且透過 Messaging API 回應 Text (文字)訊息。在下一篇文章中，將會加入 Python 網頁爬蟲，取得美食網站的資訊回應給使用者。 本文的實作步驟包含： 建立 Provider 建立 Messaging API channel 設定 LINE Bot 憑證 開發 LINE B
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[Python爬蟲教學]整合Python Selenium及BeautifulSoup實現動態網頁爬蟲

Photo by LAUREN GRAY on Unsplash 相信大家都知道，取得資料後能夠進行許多的應用，像是未來的趨勢預測、機器學習或資料分析等，而有效率的取得資料則是這些應用的首要議題，網頁爬蟲則是其中的一個方法。 網頁爬蟲就是能夠取得網頁原始碼中的元素資料技術，但是，有一些網頁較為特別，像是社群平台，需先登入後才能進行資料的爬取，或是電商網站，無需登入，但是要透過滾動捲軸，才會動態載入更多的資料，而要爬取這樣類型的網頁爬蟲，就稱為動態網頁爬蟲。 該如何實作呢? 本文將使用 Python Selenium 及 BeautifulSoup套件 來示範動態網頁爬蟲的開發過程，重點包含： BeautifualSoup vs Selenium 安裝 Selenium 及 Webdriver 安裝 BeautifulSoup Selenium get() 方法 Selenium 元素定位 Selenium send_keys() 方法 Selenium execute_script 方法 BeautifulSoup find_all() 方法 BeautifulSoup getText() 方法 一、 BeautifualSoup vs Selenium BeautifulSoup套件 相信對於 開發 網頁爬蟲的人員來說，應該都有聽過，能夠解析及取得 HTML 原始碼各個標籤的元素資料，擁有非常容易上手的方法 (Method) ，但是，對於想要爬取 動態 網頁資料來說，則無法達成，因為 BeautifulSoup套件 並沒有模擬使用者操作網頁的方法 (Method) ，像是輸入帳號密碼進行登入或滾動捲軸等，來讓網頁動態載入資料，進行爬取的動作。 所以，這時候，就可以使用被設計於自動化測試的 Selenium 套件，來模擬使用者的動作，進行登入後爬取資料或滾動卷軸，並且能夠執行 JavaScript 程式碼，這些就是 Selenium 與 BeautifulSoup套件 最大不同的地方。對於開發 Python 動態爬蟲來說，就可以結合 Selenium套件 以上的特點，讓網頁動態載入資料後，再利用 BeautifulSoup套件簡潔的 方法 (Method) ，將所需的資料爬取下來。 本文就是利用這樣的概念，利用 Selenium 套件登入 Facebook 後，前往
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[Python爬蟲教學]有效利用Python網頁爬蟲爬取免費的Proxy IP清單

Photo by Cytonn Photography on Unsplash 在開發網頁爬蟲的過程中，是不是會擔心被偵測或封鎖，而爬不到所需的資料呢? 有些大型網站為了保護網頁上的資料不被大量的爬取，會特別偵測像Python網頁爬蟲這種非人工的自動化請求，這時候 Python網頁爬蟲 使用相同的IP來發送請求就很容易被發現。 所以，如果有多組IP能夠讓Python網頁爬蟲在發送請求時輪流使用，就能夠大幅降低被偵測的風險。 而現在有許多網站上也有提供免費的Proxy IP，本文就以 Free Proxy List 網站為例，透過Python網頁爬蟲來蒐集上面的Proxy IP，製作我們的IP清單。實作步驟包含：
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