Learn Code With Mike

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：