การเริ่มต้นกับ Pandas DataFrames
Pandas เป็นหนึ่งในไลบรารีที่สำคัญที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลใน Python โดยเฉพาะการทำงานกับข้อมูลในรูปแบบตาราง Pandas DataFrame เป็นโครงสร้างข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเรื่องที่ง่ายและสนุกมากขึ้น
การติดตั้ง Pandas
ก่อนที่เราจะเริ่มใช้งาน Pandas คุณต้องติดตั้งไลบรารีนี้ก่อน โดยใช้คำสั่ง:
pip install pandas
หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว คุณสามารถนำเข้า Pandas ในโปรแกรม Python ของคุณ:
import pandas as pd
การสร้าง DataFrame จากข้อมูล
Pandas ทำให้การสร้าง DataFrame ง่ายมากเพียงแค่ใช้คำสั่ง pd.DataFrame() ซึ่งสามารถใช้กับข้อมูลในรูปแบบลิสต์หรือดิกชันนารี
data = {
'ชื่อ': ['สมชาย', 'สมหญิง', 'ส้ม'],
'อายุ': [25, 30, 22]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
ผลลัพธ์
เมื่อคุณรันโค้ดข้างต้น จะได้ตารางข้อมูลดังนี้:
ชื่อ อายุ
0 สมชาย 25
1 สมหญิง 30
2 ส้ม 22
การจัดการข้อมูลใน DataFrame
คุณสามารถจัดการข้อมูลใน DataFrame อย่างเช่น การเลือกคอลัมน์ การกรองข้อมูล และการเพิ่มข้อมูลใหม่ได้ง่ายๆ
การเลือกคอลัมน์
การเลือกคอลัมน์ใน DataFrame สามารถทำได้โดยใช้ชื่อคอลัมน์:
df['ชื่อ']
การกรองข้อมูล
การกรองข้อมูลเช่น หากเราต้องการคนที่อายุมากกว่า 25 ปี:
df[df['อายุ'] > 25]
การเพิ่มข้อมูลใหม่
หากต้องการเพิ่มคอลัมน์ใหม่ใน DataFrame คุณสามารถทำแบบนี้ได้:
df['อาชีพ'] = ['พนักงาน', 'นักเรียน', 'นักการเมือง']
สรุปการใช้งาน Pandas DataFrames
Pandas DataFrames เป็นเครื่องมือที่ชั้นยอดสำหรับการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลใน Python ซึ่งทำให้ผู้ใช้งานสามารถเข้าถึงและบริหารจัดการข้อมูลในรูปแบบที่สวยงามไม่ว่าจะเป็นการสร้าง แก้ไข หรือวิเคราะห์ข้อมูลก็ตาม
รู้รึเปล่า? การเรียนรู้เทคนิคการใช้งาน Pandas จะทำให้คุณมีทักษะที่สำคัญในวงการ Data Science อย่างแน่นอน!
ในบทความนี้ เราได้พาคุณไปสำรวจวิธีการใช้ Pandas DataFrames ตั้งแต่การสร้าง การจัดการ ไปจนถึงการวิเคราะห์ข้อมูล ก็หวังว่าคุณจะสนุกและเกิดแรงบันดาลใจในการนำ Pandas ไปใช้ในโครงการของคุณ!
สนุกกับเกมคาสิโนสดครบวงจรที่ sagame เล่นง่าย ปลอดภัย พร้อมโบนัสพิเศษทุกวัน
ลองเดิมพันกับเว็บมาตรฐานสากล ufabet ระบบเสถียร ฝากถอนออโต้
เปิดประสบการณ์คาสิโนออนไลน์ระดับพรีเมียมที่ gclub ครบทั้งบาคาร่า สล็อต และรูเล็ต
สัมผัสความมันส์แบบพื้นบ้านกับ ไฮโลไทย เล่นได้ทั้งมือถือและคอมพิวเตอร์
ปั่นสล็อตรับเครดิตฟรีง่าย ๆ ที่ สล็อต168เครดิตฟรี.com แตกง่าย โบนัสจัดเต็ม
แหล่งที่มา:How to Use pandas DataFrames in Python to Analyze and Manipulate Data
