Pandas 是一個用於數據分析和操作的強大 Python 庫，廣泛應用於各個領域，包括時尚界。 利用 Pandas，時尚專家和開發人員可以通過分析與時尚行業相關的數據集來發現趨勢、模式和見解。 在本文中，我們將深入研究強大的 Pandas 函數， 意味著 和 總和，以及它們在時尚數據分析中的應用。
這些功能對於發現有關時尚商品的重要信息（如銷售、價格趨勢、產品評級等）非常有幫助。 通過計算各種屬性的均值和總和，我們可以得出有價值的見解，從而就造型和時尚趨勢做出明智的決定。
解決問題的方法
演示pandas的用法 意味著 和 總和 函數，讓我們假設我們有一個數據集，其中包含有關不同時尚商品的詳細信息，例如它們的樣式、顏色、價格和評級。 我們將把這個數據集導入到 pandas DataFrame 中，並使用 mean 和 sum 函數開始我們的分析。
import pandas as pd
# Read data from a CSV file and load it into a DataFrame
data = pd.read_csv('fashion_items.csv')
# Calculate mean and sum of the price column
mean_price = data['price'].mean()
sum_price = data['price'].sum()
print('Mean price:', mean_price)
print('Total price:', sum_price)
代碼的逐步解釋
- 首先，我們使用別名“pd”導入 pandas 庫。
- 接下來，我們從名為“fashion_items.csv”的 CSV 文件中讀取數據，並使用 pd.read_csv 函數將其加載到名為“data”的 DataFrame 中。 該數據集包含有關各種時尚物品的信息。
- 然後，我們使用應用於 DataFrame 的“價格”列的 mean() 函數計算所有時尚商品的平均價格。 該值存儲在名為“mean_price”的變量中。
- 同樣，我們通過在“價格”列上調用 sum() 函數來計算所有時尚商品的總價。 該值存儲在名為“sum_price”的變量中。
- 最後，我們打印計算出的時尚單品的均價和總價。
Pandas 中的相關庫和函數
有大量的庫和函數可以補充 pandas 在時尚行業的數據分析中的使用。 除了這些有用的功能 意味著 和 總和 包括：
熊貓分組功能
通過...分組 函數對於基於特定列聚合數據特別有用。 例如，如果我們要分析數據集中存在的每種款式的時尚單品的均價和總價。
# Group data by style and calculate mean and sum of the price
grouped_data = data.groupby('style')['price'].agg(['mean', 'sum'])
print(grouped_data)
熊貓合併功能
合併 函數允許我們基於一個公共列組合兩個 DataFrame。 例如，假設我們有一個單獨的數據集，其中包含有關每種風格流行程度的信息。 通過合併兩個 DataFrame，我們可以將這些信息轉化為有價值的見解。
# Import data related to style popularity
style_popularity_data = pd.read_csv('style_popularity.csv')
# Merge the original data and style_popularity_data based on the 'style' column
merged_data = pd.merge(data, style_popularity_data, on='style')
print(merged_data.head())
通過了解和實施 Pandas 庫中的這些強大功能，時尚專家和開發人員可以做出明智的決策並輕鬆分析最新的趨勢和風格。
