一、简介
Datahandler是一个Python库，用于处理数据的基础工具。它提供了一些功能强大、灵活和易于使用的类和函数，帮助我们更加高效地处理、转换和分析数据。在数据科学、机器学习、数据工程等领域中被广泛应用。
二、读写数据
Datahandler中最基础的功能之一便是读写数据。我们可以通过提供的不同类和函数，方便地实现数据的加载、存储、转换等操作。
1. CSVReader
CSVReader类作用是读取CSV文件中的数据。下面是一个示例：
from datahandler import CSVReader
reader = CSVReader('path/to/file.csv', delimiter=',')
data = reader.read()
上述代码创建了一个CSVReader对象，指定了文件路径和分隔符。然后调用了read函数，读取了整个文件中的数据，并将其返回为一个包含所有行数据的列表。如果想要逐行读取数据，可以使用readline函数。
2. CSVWriter
CSVWriter类是用来写入数据到CSV文件中的。例如：
from datahandler import CSVWriter
data = [['John', 'Doe', '25'], ['Jane', 'Doe', '27']]
writer = CSVWriter('output.csv', delimiter=',')
writer.write(data)
上述代码创建了一个CSVWriter对象，指定了文件名和分隔符。然后调用了write函数，将数据写入到文件中。如果想要一行一行地写入数据，可以使用writeline函数。
3. PandasLoader
PandasLoader类是一个读取数据到Pandas DataFrame的工具。例如：
from datahandler import PandasLoader
loader = PandasLoader('path/to/file.csv', delimiter=',')
df = loader.load()
上述代码创建了一个PandasLoader对象，指定了文件路径和分隔符。然后调用了load函数，将数据读取到Pandas DataFrame中，并将其返回。
4. PandasSaver
PandasSaver类是一个将Pandas DataFrame存储为文件的工具。例如：
from datahandler import PandasSaver
import pandas as pd
data = {'name': ['John', 'Jane'], 'age': [25, 27]}
df = pd.DataFrame(data)
saver = PandasSaver('output.csv', delimiter=',')
saver.save(df)
上述代码创建了一个PandasSaver对象，指定了文件名和分隔符。然后调用了save函数，将数据存储到文件中。
三、数据清洗和转换
Datahandler提供了一系列用于数据清洗和转换的函数和类，帮助我们更好地处理数据。下面介绍其中一些常用的类和函数。
1. Filter
Filter类是用来过滤数据的工具。例如：
from datahandler import Filter data = [1, 2, 3, 4, 5, 6] filter_func = lambda x: x > 3 filter_obj = Filter(filter_func) new_data = filter_obj.filter(data)
上述代码定义了一个函数filter_func，它的作用是过滤掉小于等于3的元素。然后创建了一个Filter对象，并指定了过滤函数filter_func。最后调用了filter函数，将数据过滤后返回。
2. Mapper
Mapper类是一个用来映射数据的工具。例如：
from datahandler import Mapper data = [1, 2, 3, 4, 5, 6] map_func = lambda x: x**2 mapper_obj = Mapper(map_func) new_data = mapper_obj.map(data)
上述代码定义了一个函数map_func，它的作用是将数据平方。然后创建了一个Mapper对象，并指定了映射函数map_func。最后调用了map函数，将数据映射后返回。
3. GroupBy
GroupBy类是用来进行分组统计的工具。例如：
from datahandler import GroupBy
data = [('Apple', 'Fruit', 5), ('Orange', 'Fruit', 3), ('Carrot', 'Vegetable', 2)]
group_by_obj = GroupBy(1)
result = group_by_obj.group(data, aggregator='sum')
上述代码创建了一个GroupBy对象，并使用第二个参数指定了分组依据为数据的第二列。然后调用了group函数，并使用第三个参数指定了分组后的聚合函数。最后返回了分组结果。
四、数据分析和可视化
Datahandler提供了一些用于数据分析和可视化的函数和类。下面介绍其中一些常用的内容。
1. BasicStats
BasicStats类是用来进行基本统计分析的工具。例如：
from datahandler import BasicStats data = [1, 2, 3, 4, 5, 6] stats_obj = BasicStats(data) mean = stats_obj.mean() std_dev = stats_obj.std_dev()
上述代码创建了一个BasicStats对象，并指定了数据。然后调用了mean和std_dev函数，计算了数据的均值和标准差，并将结果返回。
2. Histogram
Histogram函数是用来绘制数据直方图的工具。例如：
from datahandler import Histogram data = [1, 2, 3, 4, 5, 6] hist_obj = Histogram(data) histogram = hist_obj.plot()
上述代码创建了一个Histogram对象，并指定了数据。然后调用了plot函数，绘制了数据的直方图，并将结果返回。
3. Scatterplot
Scatterplot函数是用来绘制散点图的工具。例如：
from datahandler import Scatterplot x_data = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y_data = [3, 6, 9, 12, 15, 18] scatterplot_obj = Scatterplot(x_data, y_data) scatterplot = scatterplot_obj.plot()
上述代码创建了一个Scatterplot对象，并指定了x和y轴的数据。然后调用了plot函数，绘制了散点图，并将结果返回。
