技術 Day 6｜實戰讀取並觀察外部資料

　　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...

技術 Day 25｜Interview Query - Over 100 Dollars

■ 題目｜Interview Query - Over 100 Dollars You’re given two dataframes: transaction...

技術 Day 24｜Interview Query - Good Grades and Favorite Color

　　先前，我們大約花了三週的時間學習 Pandas 的操作，是時候好好驗收學習成果了！從今天開始，我將每天和大家分享一道題目，親自撰寫解法，並提出我的解題思維，...

技術 Day 9｜資料運算的常見函數

　　資料的運算除了基本的加減乘除之外，也能透過函數快速觀察和取得常見的統計值，完成資料匯總，以下將以實例介紹六種常見函數，包含： 最大值與最小值 資料加總與筆...

技術 Day 12｜觀察資料中的缺失值

　　資料在產生或蒐集時可能因為各種原因出現缺失值（Missing Value），導致資料集中缺少某些觀測值或該值無法表示或測量，因此，處理缺失值是數據分析中很重...

技術 Day 13｜資料清理－刪除篇

　　在處理資料集時，資料清理是不可或缺的步驟，刪除不需要的數據或特徵以確保數據的品質是常見的操作，本文將說明資料清理中有關刪除的操作方法，內容包含： 刪除缺失...

技術 Day 11｜資料快速排序操作

　　完成資料篩選後，我們可以針對特定欄位進行排序，幫助我們快速整理與觀察，以下將透過案例替大家介紹兩種資料排序的方式，內容包含： 根據數值（value）排序...

技術 Day 10｜資料的篩選與過濾

　　在進行大量的資料處理時，有時會需要取得符合特定條件的資料，以利後續的觀察與操作，此時就會使用到資料篩選和過濾的技能，今天將以案例搭配 loc[] 函數和大家...

技術 Day 30｜Pandas 完賽！

嗨！大家好！我是Eva！一位正努力跨進資料科學領域的女子！沒想到寫著寫著 30 天的日子就這樣過去了，能完成挑戰實在太感動了 😭 ■ 系列回顧 在這 30 天挑...

技術 Day 7｜新增 Series 或 DataFrame

　　嗨！大家好！了解完如何載入和觀察資料後，接著將開始一系列對資料內容的操作，今天的主題為「新增資料」，內容分別以Pandas兩種常見的數據結構說明，包含：...

技術 機器學習 挑戰 - Day 9 (完) + 完賽感想

續上一篇機器學習 挑戰 - Day 8 我想使用最後一篇文章來回顧我在第0天的原始計劃以及實際所做的事情。 回報時間框架： 日內交易（每日）- 我主要關注每日...

技術 Day 8｜資料運算的加減乘除

　　資料的運算是整理大型數據常見的操作，本篇將搭配新增資料的操作，以案例分享 DataFrame 的加減乘除，方便我們利用 Pandas 快速整理數據，以下內容...

技術 Day 26｜Interview Query - Rain on Rainy Days

■ 題目｜Interview Query - Rain on Rainy Days You’re given a dataframe df_rain conta...

技術 Day 29｜Interview Query - Customer Analysis

■ 題目｜Interview Query - Customer Analysis You’re given a dataframe containing sal...

技術 Day 18｜資料的分組和聚合

　　在大型數據當中，有時我們會需要透過群組的方式概括整體資料，除了用以觀察之外，也能進一步深入處理，本文將分享如何使用資料的分組和聚合操作，內容包含： 資料分...

技術 Day 28｜Interview Query - Complete Addresses

■ 題目｜Interview Query - Complete Addresses You’re given two dataframes. One conta...

技術 Day 27｜Interview Query - Impute Median

■ 題目｜Interview Query - Impute Median You’re given a dataframe df_cheeses contain...

技術 Day 16｜自定義轉換必學的apply()函數

　　在昨天標籤編碼法（Label Encoding）的舉例中，我們可以透過 sklearn 中的函數 LabelEncoder 將類別型態轉為數值型態，那大家是...