Learn Code With Mike

Photo by Giorgio Tomassetti on Unsplash 當手上有一份數據資料要進行分析，這時候如果是使用Pandas套件，通常會利用describe()方法(Method)，來初步瞭解資料內容，但是對於想要深入分析資料集來說，資訊還不夠充足。 所以本文就以 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) 為例，來和大家分享一個很常用來進行 探索式資料分析( Exploratory Data Analysis )的套件－Pandas Profiling， 能夠將Pandas DataFrame中儲存的資料，產製為一個互動式的網頁報表，並且以視覺化的方式呈現詳細的資料結構。其中的重點包含：

Photo by Yura Fresh on Unsplash 資料蒐集的過程中，為了能夠有效的整理資料，通常都會搭配使用Pandas套件來進行實作，而在完成資料整理後，有時就會需要將資料顯示在網頁上，藉此分享其中的資訊 。 Pandas套件也提供了內建方法(Method)，讓資料分析人員能夠將Pandas DataFrame中整理好的資料，轉為HTML的表格來加以運用，本文就以 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) 為例，來和大家分享如何利用Pandas套件將讀取到的資料顯示在網頁上，重點包含：

Photo by Eugene Chystiakov on Unsplash 遺漏值(Missing Value)的處理可以說是在資料清理的過程中，不可或缺的步驟之一，而Pandas套件也提供了許多實用的方法(Method)，讓分析人員能夠有效的探索與檢視 遺漏值(Missing Value)，並且進行適當的處理。 所以，本文以 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) 為例，來和大家分享筆者在處理 遺漏值(Missing Value)時， 常用的Pandas套件方法(Method)，包含：

Photo by Zan on Unsplash 想要在機器學習或資料分析的過程中順利實作，資料集的前置處理就非常重要，像是資料清理或篩選等，而這些動作通常都是一個有順序性的流程，雖然能透過一次一次的呼叫Pandas套件方法(Method)來達成，但是如果想要讓程式碼可讀性高，以及自動化重複性的資料處理流程，就需要建置資料處理管道(Pipeline)。

Photo by Michael Dolejš on Unsplash 對於資料分析人員來說，Pandas套件相信是最受歡迎的套件之一，提供了許多強大而簡單的方法(Method)來操作資料，但是當處理的資料量較多時，讀取效率就會顯得非常的慢，並且耗用大量的記憶體資源 。

Photo by Brett Jordan on Unsplash Google Sheets(試算表)相信大家都不陌生，能夠允許多個使用者在上面同時協作，不論是新增或編輯資料等， 對於資料分析來說，就是一個非常好的儲存與共享資料工具 。

Photo by Sean Lim on Unsplash 面對大量資料的分析工作中，有時想要快速識別遺漏的值，或是已經整理好報表資料，想要為老闆強調某些重要的數字等，這時候除了可以將資料匯出到Excel進行處理外，Pandas套件也提供了許多客製化Pandas DataFrame樣式的功能，來解決以上的需求。

Photo by Walling on Unsplash 你有沒有過這樣的經驗，分析的資料分散在多個CSV檔案中，想要利用Pandas套件進行合併，來實作後續的資料處理呢?如果所要分析的資料量或欄位較多時，相信資料被分類在多個CSV檔案中的情況是有機會發生的，這時候就會需要使用Pandas套件的合併方法(Method)來整合多個CSV檔案的資料 。

Photo by LinkedIn Sales Solutions on Unsplash 現在有許多網站，為了 共享擁有的資料或服務， 都會透過建立API(Application Programming Interface)的方式，給外部的使用者進行更多元的應用，對於網站來說，除了能夠方便授權外，也可以彈性管理所提供的資料內容。 這時候，如果想要利用Pandas套件強大的資料分析功能，處理網站API所回傳的JSON格式資料內容，該怎麼實作呢?本文就以 痞客邦(PIXNET)網站的Open Data API 為例，來和大家分享Pandas套件如何讀取回傳的熱門美味食記文章資料，重點包含：

Photo by Mia Baker on Unsplash 好不容易蒐集到所需的大量資料，經過一連串的 資料清理 、 格式化 、 排序 與 篩選 等前置操作，為了後續的應用及分析，想必都會寫入資料庫中來留存，Pandas套件當然也提供了相關的方法(Method)，讓開發人員除了可以將Pandas DataFrame中的資料存入資料庫外，相對的，也能夠透過SQL語法讀取資料庫中的資料 。

Photo by Taras Shypka on Unsplash 面對現實生活中所蒐集來的各式各樣資料，想要能夠快速的進行初步整理，並且有效觀察其中的內容，資料排序可以說是最常使用的方法之一。 而Pandas套件對於資料排序的功能，也提供了非常好支援，本文就以 Kaggle網站的2009-2019年Amazon前50名暢銷書資料集(bestsellers with categories.csv) 為例， 帶大家來瞭解如何在資料集中應用Pandas套件的排序方法(Method)。重點包含：

Photo by freestocks on Unsplash LINE Bot的自動化回覆訊息功能，普遍的應用在日常生活中，尤其是服務的提供者，都會利用LINE Bot來推播最新消息或回覆客戶的問題等。 隨著各種不同類型的需求增加，有時就會需要更多的LINE Bot來提供服務，而在開發的過程中，普遍都是一個專案包含一個LINE Bot，就會造成有多個專案需要維護，有沒有辦法在一個專案中，包含多個LINE Bot呢?

Lee Campbell on Unsplash 在對資料集進行分析的過程中，有時並不是所有的資料內容都符合需求，往往會透過條件篩選的方式，取得部分資料集來觀察與操作，除了能有更多的變化應用外，也可以對資料有更深入的理解。 所以在學習Pandas套件時，如何篩選出符合自己需求的資料就是一大重點，本文利用 Kaggle網站的星巴克滿意度調查資料集( Starbucks satisfactory survey.csv ) ，來和大家分享Pandas套件篩選資料的常見語法應用，包含：

Content Pixie on Unsplash 為了要能夠在海量的數據資料中，透過資料分析的方式來得知其中的價值，進而做出決策或發現趨勢，就需要簡單的統計方法來幫助理解資料內容，才有辦法將資料做最有效的應用。 所以，本文就以 Kaggle網站的星巴克滿意度調查資料集( Starbucks satisfactory survey.csv ) 為例，分享三個常用的Pandas套件統計方法(Method)來解讀資料內容，包含：

DocuSign on Unsplash 使用Pandas套件實作資料清理時，除了對於遺漏、重複與拆分資料的處理外，資料型態與格式也是資料清理過程中需要注意的，這時候就可以利用Pandas套件所提供的轉型與格式化方法(Method)來有效的進行操作。 所以，本文接續 [Pandas教學]使用Pandas套件實作資料清理的必備觀念(上) 文章，使用 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) ， 針對資料型態與格式的部分，來和大家分享幾個Pandas套件提供的方法(Method)應用，包含：

Ioan F on Unsplash 在資料分析的過程中，蒐集來的大量數據很可能不是那麼完整，像是含有空值、NULL或重複等，這時候就需要適當的清理與處理，讓資料集更符合所需，進而能夠精確的分析。 而Pandas套件提供了許多資料清理的方法(Method)，本文就以 Kaggle網站的「Netflix data with IMDB scores added」資料集(mycsvfile.csv) 為例，來和大家分享這些方法(Method)的應用方式，包含：

Pankaj Patel on Unsplash Pandas套件相信是Python開發人員在資料分析的領域中， 最普遍使用的工具之一，對於蒐集來的資料進行後續觀察及清理都相當的便利，而如果您和筆者一樣是Visual Studio Code開發工具的愛好者，利用Pandas套件操作資料後，在印出結果時，就會長得像以下的圖樣：

Ruthson Zimmerman on Unsplash 資料分析一詞相信大家耳熟能詳，目的就是將蒐集到的大量數據，經過有效整理及分析後，來洞悉其中的價值，進而提供更好的用戶體驗或是預測未來的趨勢。

Photo by Sigmund on Unsplash 在實務上開發Scrapy網頁爬蟲時，難免過程中會發生錯誤或產生問題，這時候該如何有效的偵錯找到原因，進而提升開發效率及品質，就是一個非常重要的議題。 而Scrapy網頁爬蟲框架提供了許多非常實用的方法，來幫助開發人員有效的偵錯，本文就 來和大家分享3個筆者最常使用的偵錯方法，包含：

Photo by Surface on Unsplash 想要進行資料分析，除了利用Python網頁爬蟲蒐集第一層的網頁資料外，有時候為了要 更瞭解資料的內容或是 讓分析的結果更加精確，就會需要爬取下一層的網頁，也就是詳細資料。 舉例來說，筆者想要對不同廠牌的筆電進行分析，這時候使用Python網頁爬蟲除了取得網頁第一層的筆電名稱外，還需要爬取每個筆電的下一層網頁，來取得詳細的規格內容，才有辦法進行比較。

Photo by Solen Feyissa on Unsplash 在Python網頁爬蟲蒐集資料的過程中，除了能夠將資料 存入資料庫 或 匯出成檔案 外，另一個最常應用的場景就是「訊息通知」，也就是在利用Python網頁爬蟲蒐集到所需的資料後，透過訊息通知的管道來推送資料結果。 舉例來說， [Python爬蟲教學]Python網頁爬蟲結合LINE Notify打造自動化訊息通知服務 文章整合了LINE Notify服務，來通知使用者Python網頁爬蟲取得的降價訊息，而本文則要來和大家分享另一個訊息通知管道的結合，也就是電子郵件。

Photo by Austin Distel on Unsplash 相信大家在瀏覽網頁的經驗中，都有看過利用分頁的方式來呈現，將內容切分為好幾頁，除了能夠提升網頁的執行效率外，也增加了使用者的體驗。 在前面的Scrapy網頁爬蟲框架系列教學中，皆分享了爬取單一網頁的內容，這時候如果想要利用Scrapy網頁爬蟲框架來爬取多頁的資料，該如何實作呢?本文就來延續 [Scrapy教學7]教你Scrapy框架匯出CSV檔案方法提升資料處理效率 文章的教學內容，一起來學習這個技巧吧。

Photo by Maxwell Ridgeway on Unsplash 在實作Python網頁爬蟲時，有一個非常重要的議題，就是如何將爬取到的資料有效儲存起來，這時候除了能夠像 [Scrapy教學6]解析如何在Scrapy框架存入資料到MySQL教學 文章一樣，存入資料庫外，另一個最常使用的方法，就是檔案的匯出，像是CSV、JSON及XML等。

Photo by Cytonn Photography on Unsplash 在利用Scrapy框架開發網頁爬蟲的過程中，成功取得想要蒐集的資料後，下一個步驟就是資料的儲存，像是存入資料庫或是檔案中等，這時候，就會需要使用到Scrapy框架的item資料模型及pipeline資料模型管道模組(Module)，來幫助開發人員建立好維護的資料處理方式。

Photo by Markus Winkler on Unsplas h Scrapy網頁爬蟲框架除了提供 [Scrapy教學4]掌握Scrapy框架重要的CSS定位元素方法 文章中所分享的css()方法(Method)來定位網頁元素(Element)外，也提供了xpath()定位方法(Method)讓開發者使用。 XPath(XML Path Language)是一個使用類似檔案路徑的語法，來定位XML文件中特定節點(node)的語言，因為能夠有效的尋找節點(node)位置，所以也被廣泛的使用在Python網頁爬蟲的元素(Element)定位上。

Photo by NordWood Themes on Unsplash 想要開發Python網頁爬蟲的朋友，都會知道 定位 元素(Element)是一個非常重要的動作，在 [Scrapy3教學]如何有效利用Scrapy框架建立網頁爬蟲看這篇就懂 文章中，使用了Scrapy框架的bs4 模組( Module )，也就是 BeautifulSoup的語法，來示範爬取目標網頁中的HTML元素(Element)。 但事實上，Scrapy框架本身就有提供自己的 定位 元素(Element)方法(Method)，包含CSS與XPath兩種，而本文將延續使用 [Scrapy3教學]如何有效利用Scrapy框架建立網頁爬蟲看這篇就懂 文章的 INSIDE 硬塞的網路趨勢觀察網站－ AI 新聞 為例，先 來和大家分享在Scrapy框架中，如何利用CSS的 定位 元素(Element)方法(Method)，爬取想要的網頁內容，重點包含：

Photo by Alex Kulikov on Unsplash 在 [Scrapy教學2]實用的Scrapy框架安裝指南，開始你的第一個專案 文章，完成Scrapy框架的 安裝 以及專案的建立後，接下來，就可以在其中開發網頁爬蟲，而在開發之前，又有哪些基本的觀念需要知道?本文將 一步一步 帶大家來進行瞭解，重點包含：

Photo by Jeff Sheldon on Unsplash 繼 [Scrapy教學1]快速入門Scrapy框架的5個執行模組及架構 文章，瞭解Scrapy框架的5個主要模組相互之間的關係與執行流程後，本文將帶大家在Windows環境中，安裝Scrapy框架，並且提示可能會遇到的錯誤該如何解決，最後，建立屬於您的第一個Scrapy專案，來一窺其中的檔案結構。重點包含：

Photo by Štefan Štefančík on Unsplash 一般想要自動化蒐集網頁上的資料時， 普遍都會使用像BeautifulSoup或Selenium套件開發 Python網頁爬蟲來取得，但是，如果所要爬取的資料量較大，擁有複雜的邏輯處理及效率的要求，這時候就會建議使用Scrapy框架，來幫助開發人員建立一個維護性較好的Python網頁爬蟲。

Photo by Markus Winkler on Unsplash 如果大家有在觀測或分析趨勢，會看到有些網頁會以圖表的方式來呈現資料，透過使用者將滑鼠移上去後，顯示每個點的數據，來提升可讀性及使用體驗，這時候，如果想要利用Python網頁爬蟲來爬取圖表上的數據，進行客製化的分析，該如何達成呢? 本文將以 Yahoo奇摩股市 的「美股大盤行情圖表」為例，帶大家了解網頁圖表的顯示原理，並且該如何利用這樣的原理，讓Python網頁爬蟲能夠取得資料。

Photo by LinkedIn Sales Navigator on Unsplash 日常生活中，不免俗的都會有需要整理大量資料的需求，而最常用的文書軟體就是Excel，這時候該如何有效讀取Excel檔中的資料，進行額外的整理及操作呢? 本文將以 政府開放資料平台-歷年國內主要觀光遊憩據點遊客人數月別統計 的資料內容為例， 利用Python的Pandas套件，來和大家分享實務上最常見的Excel讀取操作，藉此來提升資料處理的效率。

Photo by Chris Spiegl on Unsplash Python網頁爬蟲的執行效率，相信是開發人員在蒐集網頁資料時所追求的，除了可以使用 GRequests 或 Asyncio 等套件打造非同步的Python網頁爬蟲外，應用 多執行緒(Multithreading)的技巧也是不錯的選擇。 所以本文想來和大家分享程序(Process)與執行緒(Thread)的差別，以及 多執行緒(Multithreading )的重要觀念，最後，實際應用在Python網頁爬蟲專案，提升執行效率。

Photo by Prince Abid on Unsplash 網路的普及，為了要自動化的搜集資料，提升工作效率，相信Python網頁爬蟲是最常使用的方法之一，而要實作Python網頁爬蟲，最受歡迎的三大工具莫過於BeautifulSoup、Selenium及Scrapy，其中各自的主要特色以及使用時機，本文就來為大家進行簡單的分享與比較。

Photo by Austin Distel on Unsplash 為了能夠自動化蒐集網頁上的資料，通常都會利用Python網頁爬蟲來幫忙完成，而蒐集到的資料如果想要進行排序、群組或篩選的動作，就需要花費不少的功夫來達成。 這時候，就能夠整合Pandas資料分析套件，將爬取的資料存入DataFrame資料結構，使用它所提供的方法，即可輕鬆操作其中的資料，除了提升處理資料的效率，也能夠讓程式碼更加簡潔。

Photo by Windows on Unsplash 在 [Pandas教學]資料分析必懂的Pandas DataFrame處理雙維度資料方法 文章的分享中，可以得知Pandas DataFrame資料結構非常適合用於表格式 資料的儲存及處理，也因此被應用於許多的情境，而讀取網頁上的表格 (Table) 資料則是最常見的應用之一。

Photo by Slidebean on Unsplash 現在有許多的企業或商家，都會利用取得的使用者資料來進行分析，瞭解其中的趨勢或商機，由此可見，資料分析越來越受到重視，而這時候，能夠懂得使用資料分析工具就非常的重要。 在上一篇 [Pandas教學]資料分析必懂的Pandas Series處理單維度資料方法 文章中，分享了Pandas Series資料結構用於處理單維度資料集的實用方法，而本文則要來介紹Pandas套件的另一個非常重要的資料結構，也就是 DataFrame。

Photo by Myriam Jessier on Unsplash 在隨手可得的數據時代，資料分析逐漸成為顯學，利用視覺化軟體或是分析處理工具，將蒐集的資料轉變為有用的資訊，來協助使用者進行決策。 Pandas套件則是其中一種常用的資料分析處理工具，它是基於Python程式語言來建立的，非常容易使用且強大，主要應用於單維度(Series)與二維度(DataFrame)的資料處理。

Photo by UX Indonesia on Unsplas h 網際網路的盛行，日常生活中充滿了大量的資訊，也因此越來越多的使用者會利用Python網頁爬蟲技術，來蒐集想要的資料，藉此來進行分析及應用，為了讓讀者能夠快速入門Python網頁爬蟲，本文想來和大家分享在開發前，需要知道的五個基本觀念，包含： 什麼是網頁爬蟲 網路的運作方式 網頁的基本結構 常見的套件及框架 網頁爬蟲開發流程 一、什麼是網頁爬蟲 網頁爬蟲可以把它想像成是一種網頁機器人，能夠依照特定的模式或規則，自動化擷取網頁原始碼，來進行解析取得資料，所以被大量的應用在網頁資料蒐集。 當然網頁爬蟲部一定只能使用Python來進行實作，其它像Java、C#及JavaScript等程式語言也可以，而因為Python語法簡潔及擁有許多成熟的套件與框架，所以筆者選擇Python來開發網頁爬蟲。 二、網路的運作方式 Python網頁爬蟲事實上就是模擬使用者來瀏覽網頁，這時候就需要瞭解網路的基本架構，分為用戶端(Client)及伺服端(Server)。 其中，用戶端(Client)就是使用者瀏覽網頁的裝置(例：本機電腦)，當使用者點擊網頁時，也就代表請求(Request)的動作，存取該網頁連結的伺服端(Server)，而伺服端(Server)接收連結得知使用者所要看的網頁後，將內容回應(Response)給用戶端(Client)，如下圖： 這樣的網路運作方式就跟點餐的流程非常相似，當我們進到一間餐廳看著菜單，就像到一個網站瀏覽其中的網頁，接著，到櫃檯向老闆點餐的動作就像是看到喜歡的網頁，請求(Request)伺服端(Server)想看的網頁，最後，等待老闆烹飪完成送到餐桌上，像是伺服端(Server)端處理完成回應(Response)給使用者。 而在開發Python網頁爬蟲時，這邊有兩個重要的觀念，分別是： 請求方法(Request Method) 等待回應(Waits) 請求方法(Request Method)基本上分為四種，包含GET(查詢)、POST(新增)、PUT(修改)及DELETE(刪除)，由於Python網頁爬蟲大部分皆是查詢伺服端(Server)想要存取的網頁，所以請求方法(Request Method)都是使用GET(查詢)。 另外，等待(Wait)伺服端(Server)的回應(Respons

Photo by Burst on Unsplash Python網頁爬蟲在日常生活中的應用非常普遍，用來自動化蒐集所需的資料，這時候如果能夠提供使用者一個介面，即可以依據不同的需求來爬取相應的資料，提升服務的體驗及彈性。

Photo by LinkedIn Sales Navigator on Unsplash 在使用Python網頁爬蟲爬取網頁時，有些網頁為了提升使用體驗及維持執行效能，會使用AJAX的技術， 非同步向伺服器傳送參數，取得資料來進行顯示， 使用者不會感受到畫面有任何的閃爍或停頓，依然能夠正常的使用網頁。 不過想要爬取這種類型的網頁，點擊滑鼠右鍵檢視原始碼時，會看到滿滿的Unicode編碼資料，沒有HTML標籤，這時候要來爬取網頁時，會完全抓不到資料。 由於筆者在爬取 KKday網站 的一日遊票券時，就是遇到這樣的情況，所以想藉此來和大家分享Python網頁爬蟲該如何爬取AJAX類型的網頁，其中的開發流程如下： 分析網頁 分析AJAX回傳結果 開發Python網頁爬蟲 一、分析網頁 首先，前往 KKday網站 ，假設在搜尋的地方輸入「新竹市」進行搜尋後，在網頁左側的「所有商品類別」中，選擇「觀光旅行」下的「一日遊」，就可以查到新竹市一日遊的相關票券，如下圖： 這時候，點擊滑鼠右鍵檢視網頁原始碼時，會完全找不到網頁上所顯示的票券名稱，都是Unicode編碼，這就是典型的AJAX類型網頁，也因為瀏覽器有辦法解析，所以網頁能夠正常的顯示中文字。 為了觀察網頁載入時，網頁向伺服器發送的請求(Request)，點擊F12鍵開啟開發者模式，並且在原網頁點擊F5鍵重新整理，就可以在開發者模式的Network頁籤下，看到每一個請求(Request)，如下圖： 接著，就要來找哪一個請求(Request)的回應(Response)是網頁上的資料，以上圖第6個請求(Request)為例，點擊後，可以在「 Headers」 看到它的請求(Request)內容，如下圖： 而要看這個請求(Request)的回應內容，可以切換到「Preview」頁籤來檢視，如下圖： 從上圖即可看到網頁上所顯示的票券資料，也就代表如果要使用Python網頁爬蟲來發送請求(Request)時，就是要使用「Headers」頁籤下的「Request URL」網址，如下圖： 從請求網址(Request URL)可以看到其中包含了幾個查詢的條件，目前只有輸入關鍵字(keyword)及選擇商品類別(cat)，其它查詢條件都沒有輸入或保留預設值，所以，可以將請求網址(Request URL)簡化為： 「https://www.k