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 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: