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Python

30天Python資料分析挑戰:從基礎到視覺化 系列

在這個30天的挑戰中,我將帶領讀者逐步掌握如何使用Python進行資料分析,從取得資料、資料清洗到資料視覺化。本教學重視實作操作,理論著墨較少,適合初學者以及希望強化實務能力的讀者。你將學會如何運用Google Colab撰寫程式,利用GitHub儲存專案,並透過Pandas、Numpy、Seaborn與Matplotlib等常用套件完成資料分析全流程。這30天的課程旨在讓你快速上手,並能將這些技術應用於實際專案中。

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 1 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 11

Day 11: Numpy 運用在 Iris 資料集上的實作

Day 11: Numpy 運用在 Iris 資料集上的實作 昨天,我們學習了 Numpy 的基本運算技巧。今天,我們將把這些技巧應用到 Iris 資料集上,進...

2024-09-25 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 12

Day 12: 資料篩選與資料切片

Day 12: 資料篩選與資料切片 在進行資料分析的過程中,我們經常需要從龐大的資料集中提取特定的子集,這時候篩選和切片是非常重要的技能。今天,我們將學習如何根...

2024-09-26 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 13

Day 13: 資料型態轉換與處理

Day 13: 資料型態轉換與處理 在資料分析過程中,我們經常需要對資料進行型態轉換,以便後續的處理和分析。資料的型態可以是數字型、字串型、布林型等,進行正確的...

2024-09-27 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 14

Day 14: 資料的分組與彙總分析

Day 14: 資料的分組與彙總分析 在資料分析中,分組和彙總分析是非常重要的步驟。它可以幫助我們更深入地了解資料中的不同類別特徵,並進行統計分析。今天,我們將...

2024-09-28 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 15

Day 15: 簡單的 Markdown 語法教學

Day 15: 簡單的 Markdown 語法教學 Markdown 是一種簡單、易學的標記語言,它使我們可以快速進行格式化而不需要複雜的 HTML 語法。今天...

2024-09-29 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 16

Day 16: 資料合併與連接

Day 16: 資料合併與連接 在資料分析過程中,我們經常需要處理來自多個來源的資料,將它們整合在一起以進行進一步的分析。Pandas 提供了強大的工具來合併和...

2024-09-30 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 17

Day 17: 簡單的資料視覺化 (介紹 Matplotlib 與 Seaborn)

Day 17: 簡單的資料視覺化 (介紹 Matplotlib 與 Seaborn) 在資料分析中,視覺化是一個非常重要的步驟,能夠幫助我們更直觀地理解資料的分...

2024-10-01 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 18

Day 18: 柱狀圖 (Bar Plot) 的應用與實作

Day 18: 柱狀圖 (Bar Plot) 的應用與實作 柱狀圖(Bar Plot)是最常見的資料視覺化圖表之一,常用來比較不同類別之間的數量或頻率。它的直觀...

2024-10-02 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 19

Day 19: 散點圖 (Scatter Plot) 的應用與實作

Day 19: 散點圖 (Scatter Plot) 的應用與實作 散點圖(Scatter Plot)是一種用來展示兩個變數之間關係的視覺化工具。它通常用來檢查...

2024-10-03 ‧ 由 grownbit4U 分享
DAY 20

Day 20: 直方圖 (Histogram) 的應用與實作

Day 20: 直方圖 (Histogram) 的應用與實作 直方圖(Histogram)是一種展示數值資料分佈情況的圖表,它能夠通過將資料分成多個區間來顯示每...

2024-10-04 ‧ 由 grownbit4U 分享