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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：