在進行數據分析前，需要先了解資料的內容，以利後續資料清理、特徵工程等處理，因此本篇將延續昨日主題，以實際案例實作一次讀取外部資料，並使用基本語法觀察資料內容！話不多說，Let’s Go～內容包含：

1. 讀取外部資料：Kaggle - Udemy Courses（連結）
2. 觀察資料：head、tail、info、describe

■ 實戰｜讀取外部資料

　　資料的來源有很多種，可能是網路上政府公開資料，也可能是 Kaggle 上的資料集，以下將以 Kaggle 的 Udemy Courses 資料集做為範例和大家實戰一次！

1. 建立專案資料夾：【文章】2023鐵人賽

2. 建立執行程式：load.py
(1) 開啟 VS Code 與專案資料夾

(2) 新增檔案並命名（⚠️ 寫Python，記得檔名後面要加「.py」）

3. 下載資料並存放於專案資料夾中

• 「01.Course_info.csv」與執行程式放在同一級
• 「02.Comments.csv」在執行程式下一級data資料夾中

4. 讀取檔案：於 load.py 檔中，撰寫程式碼並執行

(1) 讀取與執行檔位於相同路徑的「01.Course_info.csv」

import pandas as pd
df = pd.read_csv('01.Course_info.csv')
print(df)

輸出結果：有20個欄位，209734筆資料

(2) 讀取與執行檔位於不同路徑，在下一級路徑（data資料夾）中的「02.Comments.csv」

import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/02.Comments.csv')
print(df)

輸出結果：有6個欄位，9411727筆資料

■ 方法｜觀察資料

　　程式碼最後撰寫 print(df) 會將全部的資料印出，但有時僅需部分內容，此時使用下列幾種語法：

1. info()：檢視檔案資訊

print(df.info())

輸出結果：

2. head()：取得前幾筆資料，預設為 5，也可自行在括號中加入需要的數字

print(df.head())

輸出結果：

3. tail()：取得最後幾筆資料，預設為 5，也可自行在括號中加入需要的數字

print(df.tail())

輸出結果：

4. describe()：檢視數值欄位統計摘要

print(df.describe())

輸出結果：

■ 結語

想要學習使用Pandas讀取外部資料的邦友們，可以按照內文實作看看喔！
如果有任何不理解、錯誤或建議的話，歡迎留言給我！喜歡的話，也歡迎按讚訂閱！
我是 Eva，一位正在努力跨進資料科學領域的女子！我們下一篇文章見！Bye Bye~
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