Python Pandas 進階秘籍，深挖資料處理潛力！

• 導入 Pandas： import <strong class="keylink">pandas</strong> as pd
• 建立 DataFrame： df = pd.DataFrame(data, columns=["列名"])
• 資料清理： df.dropna(), df.fillna(), df.drop_duplicates()

#資料探索與視覺化：

• 資料型別轉換： df.astype("資料型別")
• #分割型別資料處理： df["列名"].unique(), df["列名"].value_counts()
• 資料視覺化： df.plot(), df.hist(), df.scatterplot()

#資料處理技巧：

• #合併與連接： pd.merge(df1, df2, on=["列名"])
• 分組運算： df.groupby(["分組鍵"]).agg({"聚合函數"})
• 資料透視表： df.pivot_table(index=["行<strong class="keylink">索引</strong>"], columns=["列索引"], values=["值" ])
• 使用自訂函數： df.apply(lambda x: 自訂函數(x))

#進階功能：

• #缺失值處理： df.interpolate(), df.resample()
• 時間序列分析： df.resample("時間間隔").mean()
• 資料歸一化： df.apply(lambda x: (x - x.min()) / (x.max() - x.min()))
• 平行處理： df.parallel_apply(lambda x: 自訂函數(x))

案例應用程式：

• #資料清洗： 從網路爬取資料並清理不一致和缺失值。
• 資料分析： 分析銷售資料以識別趨勢、模式和異常值。
• 資料視覺化： 建立互動式儀錶板以追蹤關鍵效能指標。
• 預測建模： 使用 Panda 進行資料預處理和特徵工程，然後建立機器學習模型。

最佳實踐：

• #優化記憶體使用： Chunking 技術和記憶體映射檔。
• 提高效能： Numpy 和 Cython 整合。
• 程式碼可讀性： 使用管道和 lambda 表達式簡化複雜的轉換。
• 可擴展性： 利用平行處理和雲端運算服務。

掌握這些 Pandas 進階技巧，您將大幅提升資料處理能力，解鎖定資料分析的全部潛力。透過有效的資料清理、探索、轉換和視覺化，您可以從資料中獲得有價值的見解，做出明智的決策並推動業務成長。

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