iT 邦幫忙::一起幫忙解決難題，拯救 IT 人的一天

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鐵人賽 Data Technology DAY 9

使用Python進行資料分析系列第 9 篇

達標好文技術 [Day09]Pandas索引的運用！

上一篇說明了運用不同的方式做資料的過濾，透過過濾不需要的資料進而取出我們所要的資料，接下來要來嘗試索引（index）的更多使用的方法！將column變成ind...

plusone ‧ 2017-12-28 ‧團隊i.m.a.c_wishing_well

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鐵人賽 Data Technology DAY 8

使用Python進行資料分析系列第 8 篇

達標好文技術 [Day08]Pandas資料的取得與篩選！

嗨，今天第八天了，最喜歡8這個數字了！（題外）上一篇說明了如何讀取檔案還有pandas內的函式，包含查看資料內容、資料選擇、新增、刪除、空白填充以及排序。pan...

plusone ‧ 2017-12-27 ‧團隊i.m.a.c_wishing_well

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鐵人賽 Data Technology DAY 7

使用Python進行資料分析系列第 7 篇

達標好文技術 [Day07]Pandas操作資料的函數！

嗨嗨！第七天了，上一篇提介紹了python內的一個套件pandas內兩個重要的資料結構，可以到這邊回顧：[Day06]Pandas的兩種資料類型！接下來要會介...

plusone ‧ 2017-12-26 ‧團隊i.m.a.c_wishing_well

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鐵人賽 Big Data DAY 14

R 語言使用者的 Python 學習筆記系列第 14 篇

達標好文技術 [第 14 天] 常用屬性或方法（3）Data Frame

除了 Python 基本的資料結構（list，tuple 與 dictionary）以及昨天學習筆記提到的 ndarray，還記得我們在 [第 06 天] 資料...

tonykuoyj ‧ 2016-12-14

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鐵人賽 Data Technology DAY 10

使用Python進行資料分析系列第 10 篇

技術 [Day10]Pandas Groupby使用！

嗨！今天是第十天了，沒想到自己竟然撐到1/3了，還記得我們在上一篇說明了索引的各種設定運用，接下來就來聊聊Groupby是什麼吧！ Splitting the...

plusone ‧ 2017-12-29 ‧團隊i.m.a.c_wishing_well

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鐵人賽 Data Technology DAY 12

使用Python進行資料分析系列第 12 篇

技術 [Day12]Pandas處理字串資料！（上）

嗨，今天是比賽的第12天，也是2017的最後一天，跨年還要寫這個真的是難過。那來說一下字串的資料是如何處理、可以如何處理吧！這邊我會將處理字串分成上、下兩個部分...

plusone ‧ 2017-12-31 ‧團隊i.m.a.c_wishing_well

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鐵人賽 Big Data DAY 6

R 語言使用者的 Python 學習筆記系列第 6 篇

技術 [第 06 天] 資料結構（3）Data Frame

截至 2016-12-06 上午 7 時第 8 屆 iT 邦幫忙各組的鐵人分別是 46、8、12、12、6 與 58 人，我們想要用一個表格來紀錄參賽的組別與鐵...

tonykuoyj ‧ 2016-12-06

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技術 [Python] Pandas 並列(同時)顯示DataFrame

平常在使用Jupyter notebook時，一個cell 只能顯示一個DataFrames利用自製Class 可以同時顯示多個DataFrames clas...

crowntail ‧ 2019-02-25

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 14

玩轉資料與機器學習-以自然語言處理為例系列第 14 篇

技術 Pandas(Python中的Excel)Day4-DataFrame的新增、迴圈與刪除

提醒: 本篇文章的code在這裡: Titanic 新增資料新增資料有兩種可能的意思: 要新增column或是要新增row，在pandas可透過concat完...

王選仲(GoatWang) ‧ 2017-12-19

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鐵人賽 Big Data DAY 15

R 語言使用者的 Python 學習筆記系列第 15 篇

技術 [第 15 天] 載入資料

截至目前為止我們在學習筆記練習的資料結構，不論是 Python 內建的 list，tuple 或 dictionary，還是引用 numpy 套件與 panda...

tonykuoyj ‧ 2016-12-15

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鐵人賽 Data Technology DAY 21

使用Python進行資料分析系列第 21 篇

技術 [Day21]Pandas就能輕易將資料視覺化！

今天是第21天了！前兩天說明了matplotlib是如何將資料視覺化的，今天就要來看看如何用Pandas就可以將資料視覺化！首先，先import import...

plusone ‧ 2018-01-09 ‧團隊i.m.a.c_wishing_well

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鐵人賽 Data Technology DAY 5

使用Python進行資料分析系列第 5 篇

技術 [Day05]聊聊重要的三個package吧！

嗨，來到第五天啦！在昨天終於放晴了是好天氣呢！第四天與第三天我們學會了怎麼使用python，要開始資料分析的部分了。今天，這個美好的平安夜來聊聊python數據...

plusone ‧ 2017-12-24 ‧團隊i.m.a.c_wishing_well

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鐵人賽 Big Data DAY 17

R 語言使用者的 Python 學習筆記系列第 17 篇

達標好文技術 [第 17 天] 資料角力

我們現在面對表格式資料（Tabular data），Excel 試算表，JSON 或者網頁資料時有了相當程度的自信，透過 pandas、requests 與 B...

tonykuoyj ‧ 2016-12-17

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 13

玩轉資料與機器學習-以自然語言處理為例系列第 13 篇

技術 Pandas(Python中的Excel)Day3-DataFrame的索引與更新

提醒: 本篇文章的code在這裡: Titanic DataFrame的索引 pandas好用的原因其中之一就是其索引的功能非常強大，相比於sql語法要敲一長串...

王選仲(GoatWang) ‧ 2017-12-18

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鐵人賽 AI & Data DAY 10

資料三十-那些最基本的資料處理與分析技能系列第 10 篇

技術【Day10-去重】使用python優雅的一行解決list或DataFrame資料去重問題

前一天，我們簡單討論了一下面對缺失值資料的處理那今天就反過來討論一下面對資料中有重複的情況應該要怎麼處理好了 list元素去重使用set——不維持原來順序利...

owo ‧ 2021-09-25

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鐵人賽 Software Development DAY 28

糊裡糊塗Python就上手系列第 28 篇

技術 [2020鐵人賽Day28]糊裡糊塗Python就上手-Pandas的觀念與運用(上)

今日目標學習了解 Python Pandas 的觀念與運用 What is Pandas? Pandas 是基於 Numpy 開發的模組，該模組是為了解決結構...

Old Siao ‧ 2020-10-13 ‧團隊迷途羔羊

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 10

玩轉資料與機器學習-以自然語言處理為例系列第 10 篇

技術 Pandas(Python中的Excel)Day1-資料類型與讀寫檔案

前言 Pandas作為Python最強大的表格處理工具，其操作上非常簡單、方便，也很彈性。所謂簡單，指初學寫程式的人也容易快速上手。所謂方便，指程式碼很短、很簡...

王選仲(GoatWang) ‧ 2017-12-15

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

資料三十-那些最基本的資料處理與分析技能系列第 11 篇

技術【Day11-映射】淺談python的map與pandas的map用法

複習一下國中數學應該都有學過函數映射的概念，就是根據特定的規則將輸入轉換成輸出在做資料處理的過程中，這就很適合用來協助我們處理一些資料的清理與替換所以今天就簡單...

owo ‧ 2021-09-26

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 5

Python資料分析學習地圖系列第 5 篇

技術 Day 05 : 資料處理 Pandas (1)

excel 是很多人常用來處理報表與數據的工具，同樣地在 python 也有一個套件常常在處理這件事，就是我們今天的主角 Pandas。這個工具是很多人在做 p...

皮卡丘打排球 ‧ 2021-09-17

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鐵人賽 Microsoft Azure DAY 8

Python X 金融分析 X Azure 系列第 8 篇

技術【Day8】取得資訊－Python #4：使用pandas存成csv

在取得資料，並且做出圖表後，仍然需要把我們每次的資料儲存下來，這時候pandas就可以輕鬆建立資料的csv。廢話不多說，直接看這次的程式碼Day8_save...

eyelash*睫毛 ‧ 2020-09-16

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技術 pandas 套件中 sample 的使用 - 對數據集進行抽樣或打散

函數：sample DataFrame.sample(n=None, frac=None, replace=False, weights=None, rando...

yaxuan ‧ 2020-09-11

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鐵人賽 AI & Data DAY 4

Hands on Data Cleaning and Scraping 資料清理與爬蟲實作系列第 4 篇

技術 Day04 Outlier and some Numpy. 離群值與Numpy操作

在蒐集資料的過程中，可能會因測量方法、人為疏失或實驗誤差等，導致所蒐集到的資料中出現個別值極度異於其它資料的值，即為離群值(Outlier)；離群值可能導致分析...

kyt ‧ 2019-09-05

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技術 [Python] 將Pandas table轉成圖檔

如題，最近工作關係，需要將結果匯出作為報告，因此上網查了下如何將pandas的table變成圖檔儲存 # 匯入庫 import matplotlib.pyplo...

a26833765 ‧ 2020-05-13

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鐵人賽 AI & Data DAY 5

資料三十-那些最基本的資料處理與分析技能系列第 5 篇

技術【Day05-遍歷】不要再只會用for迴圈了，你值得擁有更好的選擇-apply

第三天我們簡單介紹了處理表格的pandas套件接下來就要開始對資料進行處理了我們都知道電腦比起人類來說，最大的優勢就是可以快速的執行相同的操作因此學會如何對大筆...

owo ‧ 2021-09-20

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鐵人賽 Software Development DAY 29

糊裡糊塗Python就上手系列第 29 篇

技術 [2020鐵人賽Day29]糊裡糊塗Python就上手-Pandas的觀念與運用(下)

今日目標學習了解 Python Pandas 資料存取與運用視覺化呈現數據 DataFrame 資料操作在提到 Python Pandas 資料存取與運用視...

Old Siao ‧ 2020-10-14 ‧團隊迷途羔羊

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 2

Pandas｜資料前處理工具系列第 2 篇

技術 Day 2｜環境安裝 - Python、VS Code、Pandas

　　決定寫文章後，發現撰寫Pandas的環境有許多種，有人會用 Anaconda 搭配 Jupyter Notebook，有人直接使用 VS Code ，也有人...

Eva ‧ 2023-09-17

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鐵人賽 AI & Data DAY 11

Hands on Data Cleaning and Scraping 資料清理與爬蟲實作系列第 11 篇

技術 Day11 Data Visualization Tools: Plotly 視覺化資料工具：Plotly

Plotly是使用Python和Django框架構建的，前端使用JavaScript和可視化庫D3.js，HTML和CSS。使用Plotly可以創建出許多精美的...

kyt ‧ 2019-09-12

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鐵人賽自我挑戰組 DAY 26

從HTML到Python爬蟲的30天之旅系列第 26 篇

技術 Day 26：專案06 - 股市趨勢圖03 | Matplotlib、Pandas繪圖

圖片來源：https://unsplash.com/photos/mcAUHlGirVs 前兩天已經將各股日成交資料存成.csv檔了，接著就來利用這些資料...

Andy Chiang ‧ 2021-10-01

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鐵人賽 Microsoft Azure DAY 6

Python X 金融分析 X Azure 系列第 6 篇

技術【Day6】取得資訊－Python #2：呈現（使用numpy、pandas）

已經取得資料了，但是這樣的顯示方式很不好閱讀，接著就是要介紹如何順利的結構化這些資料。本篇將會使用numpy和pandas。程式碼（完成程式碼在本段下方...

eyelash*睫毛 ‧ 2020-09-14

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鐵人賽 AI & Machine Learning DAY 12

玩轉資料與機器學習-以自然語言處理為例系列第 12 篇

技術 Pandas(Python中的Excel)Day2-DataFrame的資料描述與屬性

前言接下來為了讓大家有實際操作的機會，我將以kaggle中Titanic練習資料集作為示範，詳細的內容請自行詳閱比賽中的資料介紹頁面。另外，由於後續的文章應該...

王選仲(GoatWang) ‧ 2017-12-17

達標好文 技術 [Day09]Pandas索引的運用！

達標好文 技術 [Day08]Pandas資料的取得與篩選！

達標好文 技術 [Day07]Pandas操作資料的函數！

達標好文 技術 [第 14 天] 常用屬性或方法（3）Data Frame