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【Day 11】Pandas教學-兩大資料類型使用教學
閱讀時間約 4 分鐘
今天我們將進入Pandas的領域，雖然Python在資料整理及準備面向是強項，但在資料分析與建模上卻不是如此，所以Pandas的出現就是為了彌補這個缺陷，也是我們日後在進行數據分析相當重要的模組之一，所以要好好學習唷!!(程式碼位於文章下方)
關於Pandas
pandas為Python and data analysis + Panel data的縮寫，是一個擁有高階資料結構及工具的模組，概念上有點像是python版的Excel，其最終目的是讓使用者快速發現資料中的資訊，以及資訊中隱含的內容
Pandas本身就是為金融用途所設計，所以在時間序列的資料操控，以及歷史股價資訊的處理能力相當強大
資料類型一 - Series
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我出生於財務金融與資訊背景，滿20歲便開始踏入股市。從當初對股市一無所知的菜鳥，到現在成為一名專注於AI股市研究的分析師，這是我的成長歷程。
我崇尚彼得·林區所強調的理念，認為在生活和工作中觀察，從周遭環境中挑選出適合投資的股票，並搭配近期快速崛起的程式交易、大數據分析等AI技術，立志打造輕鬆又便利的投資之路。
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Pandas 是 Python 的一個強大數據操作與分析庫。它提供高效且靈活的資料結構，如 Series 和 DataFrame，適合用於資料清理、操作及分析。在本教學中，我們將深入探討 Pandas 的核心功能，並以範例展示如何進行資料處理。
pandas是用於資料操縱和分析的Python軟體庫。它建造在 NumPy 基礎上，並為操縱數值表格和時間序列，提供了資料結構和運算操作。
Pandas 的主要資料結構包含 Series 和 DataFrame 物件，由於 Pandas 本身基 Numpy 所以在使用大量資料運算時效能表現也優於原
本文介紹瞭如何使用 Python pandas 進行資料分析，包括如何使用 corr() 函數針對數字類型的欄位進行分析，以及如何刪除不需要的欄位和取得想要的小數位數。
本文探討了在使用 pandas 處理資料時應注意的幾個關鍵點，以及如何減少因資料型態問題而產生的錯誤，確保資料的原始意義得以保留。主要包括Pandas 資料處理深入解析，尋找CSV之外的數據儲存方案，以及優化資料處理策略。
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們以原有的資料表為基礎，融合不同的資料欄位。
以product作為index，融合quarter_1,quarter_2,quarter_3,quarter_4 這四個欄位，並且重新命名為quarter，並且將數值欄位名稱重
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們以原有的資料表為基礎，將資料表做樞紐轉換，垂直方向是月份，水平方向是不同的城市，而表格內容是該城市在某個月份的溫度。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
+--------------+-
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們在原有的資料表上，將欄位grade的資料型別從原本的float變更為int整數型別。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame students:
+------------
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們回傳資料表的前3個Row。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame employees
+-------------+-----------+-------------
題目敘述
題目會給定一個python list形式的輸入，要求我們把它轉換成pandas dataframe的形式做輸出。並且指定column名稱分別為student_id, 和 age
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