Python Pandas 實戰演練，資料處理小白的快速進階！

1. 使用 read_csv() 讀取 CSV 檔案：df = pd.read_csv("data.csv")
2. #處理缺失值：
   • 移除缺失值：df = df.dropna()
   • 填入缺失值：df["column_name"].fillna(value)
3. 轉換資料型態：df["column_name"] = df["column_name"].astype(dtype)
4. 排序與分組：
   • 排序：df.sort_values(by="column_name")
   • #分組：groupby_object = df.groupby(by="column_name")

二、資料分析

1. #統計
   • describe()：查看資料的基本統計資料
   • mean()：計算平均值
   • std()：計算標準差
2. 繪製圖表：
   • plot()：產生各種圖表類型，如折線圖、散佈圖
   • bar()：產生長條圖
   • pie()：產生餅圖
3. 資料聚合：
   • agg()：在分組資料上套用聚合函數
   • pivot_table()：建立交叉表格，用於匯總和分析資料

三、資料運算

1. #索引與切片：
   • loc[index_values]：依索引值取得資料
   • iloc[index_values]：依索引位置取得資料
   • query()：依條件過濾資料
2. 資料運算：
   • append()：將資料追加到 DataFrame
   • #merge()：將兩個或多個 DataFrame 合併
   • concat()：將多個 DataFrame 連接在一起
3. 資料轉換：
   • apply()：逐行或逐列應用函數
   • lambda()：建立匿名函數來轉換資料

四、進階技巧

1. #自訂函數：建立和使用自訂函數以擴展 pandas 的功能
2. 向量化運算：使用 NumPy 的向量化函數以提高效率
3. 資料清理：
   • str.strip()：移除字串中的空白字元
   • str.replace()：取代字串中的字元或正規表示式
   • str.lower()：將字串轉換為小寫

五、案例應用

1. #分析客戶資料：了解客戶行為、購買模式和趨勢
2. 處理金融數據：計算財務指標、分析股票表現
3. 探索科學數據：處理感測器數據、分析實驗結果

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