若想要處理排名類型的資料集，可適用此做法來資料分析。 電影名稱 預算(千萬) 分數 0 A電影 165 54 1 B電影...
Excel 本身提供方便的樞紐分析，但你有想過用程式該如何撰寫嗎？今天就來分享一下 Pandas 中的樞紐分析：pivot_table( ) 一起透過交叉分...
得到一份益生菌試吃一週後的問券，不同職業、身高、體重的人食用後的滿意度調查結果。 滿意度 職業 身高 體重 0 8 律師 165 54 1 5 教師 15...
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...
當獲得龐大複雜的資料時，我們可將資料採用groupby()函式分組，方便以不同群組角度檢視資料。 先匯入資料 from pandas.core.groupb...
在茫茫數據海當中，資料散布在各種不同的地方，可能是資料庫、網站、文件等，為了要有效統一資料集，方便後續的分析和報告，資料合併的操作是不可不學的，以下將以案例...
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...
之前我們已學過了Series串連，本次是DataFrame串連，目標則是為了知道每個步驟中傳回確切物件。 使用isna()判斷是否為缺失值，其傳回為布林值...
今天我們要將 Pandas 讀取 csv 檔案要用到的資料取出來，並且做前處理來讓資料可以建立模型的資料集，會有以下三個步驟： 得到一個長 list1 :...
在進行資料專案時，模型是基於數學設計的，有些資料型態不適合模型存取，為了提高數據的可用性和模型的處理，本文將以案例說明如何進行資料型態轉換，內容包含： 介...
資料到手後，首先觀察資料的組成特性，除了先前提過的shape()、len()、describe()，來看看還有其他統計方法可以更了解資料特性。 匯入表格 i...
Pandas 是一個Python程式語言中的資料處理工具，它的主要用途是幫助人們處理和分析數據。Pandas提供了一種方便的方式，讓你可以載入、整理、分析、和可...
布林索引又稱布林選取，就是使用布林陣列來篩選資料的方法。 先對DataFrame的其中一個欄位進行條件判斷，進而得到一個布林陣列，再從中計算摘要統計資訊。...
除了採用「刪除」的方式清理資料外，為確保數據的完整性，「填補」的操作也是另一種常見的方式，本文將說明資料清理中有關填補的操作方法，內容包含： 常數填補 統...
當得到資料為混亂資料時，我們可使用函式將DataFrame重組成整齊的樣子。先使用stack()將所有欄位名稱旋轉成索引，再使用reset_index()來重...
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...
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...
篩選資料是分析時，常會使用到的操作方式，用來簡化及提取所需要的資料。 戶名 | 行政區 | 購屋年份 | 價格A | 松山區 | 2020/10/5 |22...
篩選資料是分析時，常會使用到的操作方式，用來簡化及提取所需要的資料。 戶名 | 行政區 | 購屋年份 | 價格A | 松山區 | 2020/10/5 |22...
若發現資料類型不適用於接下來的分析，可使用DataFrame.astype()函式來進行轉換，將目前資料類型轉換為特定的資料類型。 DataFrame.as...
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...
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...
繼續上一章資料處理 Python Pandas 好用的function - Part 1 #1. pd.to_datetime(df['Date']) /pd....
重複資料在資料清理的過程中，可以說是最常見的問題之一，使用Pandas套件，透過duplicated()方法查找資料集的重複資料後，再利用drop_dupli...
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...
資料類型查看，為資料探索的重要第一步。 import pandas as pd df=pd.DataFrame([[8,7,6,5,4],[3,4,2,9,...
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...
資料搜集過程中，難免會遇到有缺失(空)值的部份，如何處理空值才能將降低其對於資料處理的影響力，也是資料分析的必修課。 import pandas as pd...
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：...
資料搜集後常會分布在不同的檔案中，使用Pandas讀取後再將資料合併。Pandas提供了append(資料附加)、concat(資料串接)及merge(資料融...
kamylin
Eva
彼得叩叩
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