為了更好地掌握數據科學必備庫Pandas的基本使用，本文通過精靈寶可夢的數據集實戰，我們一起過一遍Pandas的基本操作，文中的代碼都附有注釋，并給出了結果的配圖。

話不多說，我們開始吧！

導入pandas庫，并讀取csv文件

import pandas as pd
df=pd.read_csv('pokemon/Pokemon.csv')

查看DataFrame信息

df.info()        # 數據類型，內存消耗等信息
df.describe()    # 統計特征，均值方差等

查看DataFrame的前幾行以及后幾行

pd.head(n=5)  # 可以添加參數n，表示顯示幾行
pd.tail()

顯示行列信息

df.index    # 列索引
df.columns  # 行索引
df.values   # array對象
df.dtypes   # 列元素屬性

刪除行列

df.drop(['#'],axis=1,inplace=True)
# 刪除‘#’列數據，在原DataFrame上改變
df.drop([1,2,3],axis=0)
# 刪除行索引為1、2、3的行，不在原DataFrame上改變

修改列名(兩種方法將‘Type 1’以及‘Type 2’中間的空格去掉)

df.rename(columns={'Type 1':'Type1','Type 2':'Type2'})
df.columns=df.columns.str.replace(' ','')

數據觀察

df['Defense'].mean()     # 所有寶可夢Defense的均值
df['Attack'].argmax()    # Attack最高的行索引
df['Sp.Atk'].idxmax()    # Sp.Atk最高的行索引
df.sort_values('HP',ascending=False).head(3)
# HP最多的前三條數據
df['Type1'].unique()     # Type1一共有哪些種類
df['Type1'].nunique()    # Type1一共有幾種
df['Type2'].value_counts()
# Type2每種共有多少條

檢測空值

df.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
# 將空值判斷進行匯總，按從高到低排序

空值填充

df['Type2'].fillna(value="Unknown",inplace=True)
# 將所有空缺值填為Unknown
df['Type2'].fillna(df['Type1'], inplace=True)
# 將所有Type2空缺值填為其對應Type1的值

刪除空值

df.dropna(how='any')
# 去除所有包含空值的行

去重

df.drop_duplicates(['Type1'],keep='first')
# 去除相同的Type1的數據，僅保留第一個

數據條件查詢

df[df['Name']=='Squirtle']
# 查看杰尼龜的數據
df[df['Type1'].isin(['Fire'])]
# 查看所有Type1為Fire的數據
df[(df['Generation']==1)&(df['Attack’]>=100)]
# 查看Generation為1并且攻擊力大于100的寶可夢

數據訪問方式(單行索引)

df.loc[3]   # 訪問行索引為3的數據
df.iloc[3]  # 訪問第4行數據，兩行代碼結果相同

數據訪問方式(區域索引，先行后列)

df.iloc[:5,:2]    # 數據前5行前兩列，按位置索引

df.loc[10:15,['Generation','Attack','Sp.Atk']]
# 數據行標簽10-15，列標簽Generation,Attack和Sp.Atk，按標簽索引
df.loc[[10,11,12,13,14,15],['Generation','Attack','Sp.Atk']]
# 與上述寫法結果相同

df.loc[(df['Legendary']==True)|(df['Type1']=='Grass')]
# Legendary為真或者Type1為Grass的數據

參考資料：Pandas官方文檔

接下來我們主要涉及seaborn以及matplotlib兩個可視化庫。

上半篇我們主要使用matplotlib來進行柱狀圖、散點圖、餅圖折線圖等的繪制，下半篇主要使用seaborn來進行箱線圖、小提琴圖、分簇散點圖、熱力圖等的繪制。本文是下半篇，上半篇鏈接在這里。

箱線圖

箱線圖可以提供數據位置及其分散情況的關鍵信息，主要用于反映原始數據分布的特征，還可以進行多組數據分布特征的比較。

如上圖所示，箱線圖主要包含幾個關鍵的數據，上、下四方位數，中位數，上、下邊緣以及異常值。簡單來說，上四分位數表示全部數據中有四分之一的數據大于它，異常值表示遠離上或下四分位數。

我們來用箱線圖觀察一下寶可夢的各項屬性的分散情況。

df2=df.drop(['Generation','Total','Legendary'],axis=1)
sns.boxplot(data=df2)
plt.show()

可以看到每種屬性都有異常值，遠超于普通寶可夢，其中血量值的異常值數量最多。

接著我們來看不同的代目的各種屬性的分布特征，共用同一個Y軸，同時繪制四張子圖。

fig,axes=plt.subplots(1,4,sharey=True)
sns.boxplot(x="Generation",y="Attack",data=df,ax=axes[0])
sns.boxplot(x="Generation",y="Sp.Atk",data=df,ax=axes[1])
sns.boxplot(x="Generation",y="Defense",data=df,ax=axes[2])
sns.boxplot(x="Generation",y="Sp.Def",data=df,ax=axes[3])
fig.set_size_inches(20,7)

總體來看，五代目寶可夢的攻擊力水平要高于其他代目，二代目寶可夢的特殊攻擊水平要低于其他代目。

我們還可以用箱線圖來觀察不同類型的寶可夢對其防御數值的影響，結果顯而易見，鋼鐵類型的寶可夢擁有最為卓越的防御屬性。

plt.subplots(figsize=(20,5))
plt.title('Defence by Type 1')
sns.boxplot(x='Type1',y='Defense',data=df2)
plt.ylim(0,240)  # 設置y軸的范圍
plt.show()

另外我們還可以在boxplot中添加參數hue，分門別類地進行箱線圖繪制，這里根據是否為神獸來做區分，顯然神獸的防御屬性遠超非神獸。

小提琴圖

小提琴圖結合了箱線圖與核密度估計圖的特點，它表征了在一個或多個分類變量情況下，連續變量數據的分布并進行了比較，它是一種觀察多個數據分布有效方法。

這里我們繪制不同類型的寶可夢的攻擊力值小提琴圖。

plt.title('Attack by Type1')
sns.violinplot(x="Type1", y ="Attack",data=df2)
plt.ylim(0,200)
plt.show()

小提琴圖中寬度較厚的部分表示具有較高密度點的區域，而較薄的部分則表示低密度點的區域。我們可以清楚地看到有一部分電系寶可夢的攻擊力在60左右，小提琴圖有明顯的膨脹部分；而巖石系的寶可夢的攻擊力分布較為平均，小提琴圖呈長窄形狀。

我們對不同代目的寶可夢繪制了總屬性值的小提琴圖，并且將是否為神獸區分開來。

plt.title('Strongest Generation')
sns.violinplot(x="Generation",y="Total",data=df,hue="Legendary",split=True)
plt.show()

根據小提琴圖我們似乎可以得出一代目的神獸實力最為強勁，三代目的非神獸實力則更優。

熱力圖

這里采用熱力圖來可視化數據各列之間的相關性。可以看到特殊攻擊、攻擊和特殊防御的數值與是否為神獸的相關性較高，而代目與其他數據的相關性較低。

df3=df.drop(['Total'],axis=1)
sns.heatmap(df3.corr(),annot=True)
plt.show()

分簇散點圖

分簇散點圖可以理解為數據點不重疊的分類散點圖，swarmplot函數類似于stripplot函數,但該函數可以對點進行一些調整，使得數據點不重疊。

swarmplot()可以自己實現對數據分類的展現，也可以作為箱線圖、小提琴圖的一種補充，用來顯示所有結果以及基本分布情況。

首先通過melt將寶可夢的各項數據匯到同一列中，即把窄寬的數據拉伸為長瘦型，將寶可夢的各項數值按照類型以分簇散點圖的形式展現出來。

df5=pd.melt(df2, id_vars=["Name", "Type1", "Type2"], var_name="Stat")
sns.swarmplot(x="Stat", y="value", data=df5, hue="Type1",dodge=True)
plt.legend(bbox_to_anchor=(1, 1), loc=2, borderaxespad=0.)
plt.show()