Python資料處理的三個實用技巧分享

2022-04-01 13:00:04

1 Pandas 移除某列

匯入資料

>>> df = pd.read_csv("IMDB-Movie-Data.csv")
>>> df.head(1) # 匯入並顯示第一行
   Rank                    Title                    Genre  ...   Votes Revenue (Millions) Metascore
0     1  Guardians of the Galaxy  Action,Adventure,Sci-Fi  ...  757074             333.13      76.0

[1 rows x 12 columns]

使用 pop 方法移除指定列：

>>> meta = df.pop("Title").to_frame() # 移除 Title 列

確認是否已被移除：

>>> df.head(1) # df 變為 11列
   Rank                    Genre  ... Revenue (Millions) Metascore
0     1  Action,Adventure,Sci-Fi  ...             333.13      76.0

[1 rows x 11 columns]

2 統計標題單詞數

pop 後得到 meta，顯示 meta 前 3 行：

>>> meta.head(3)
                     Title
0  Guardians of the Galaxy
1               Prometheus
2                    Split

標題是由單片語成，中間用空格分隔。

# .str.count(" ") + 1 得到單詞個數 
>>> meta["words_count"] = meta["Title"].str.count(" ") + 1 
>>> meta.head(3) # words_count 列代表單詞個數
                     Title  words_count
0  Guardians of the Galaxy            4
1               Prometheus            1
2                    Split            1

3 Genre 頻次統計

下面統計電影 Genre 的頻次，

>>> vc = df["Genre"].value_counts()

下面顯示電影 Genre 的 Top5 ，最高頻為出現 50 次的 Action,Adventure,Sci-Fi 類，次之為 48 次的 Drama 類：

>>> vc.head()
Action,Adventure,Sci-Fi    50
Drama                      48
Comedy,Drama,Romance       35
Comedy                     32
Drama,Romance              31
Name: Genre, dtype: int64

展示 Top5 的餅狀圖：

>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> vc[:5].plot(kind='pie')
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x000001D65B114948>
>>> plt.show()

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目錄

1 Pandas 移除某列

2 統計標題單詞數

3 Genre 頻次統計

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