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【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式
閱讀時間約 8 分鐘
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繼「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」之後，相信對於各位來說已經是小兒科了吧，沒關係！ 我們今天來增加一點點小挑戰，你知道嗎？ Pandas對於大部分人的第一印象就是「不就表格化而已，有什麼了不起？」、「幫我們整理格式轉換的介接器」...，但其實它不僅僅只是這樣，它還可以幫我們進行資料的清洗，這很重要！ 尤其在資料科學的基礎工程中至關重要，因此我們務必學好它。
那Pandas在資料清洗的技能面它有好幾「式」可以進行，包括了「填補遺漏資料」、「去除重複資料」、「篩選資料」、「處理異常值」、「正規化日期與時間」、「正規化欄位值」...，那今天我們就來
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哈囉，我是阿Han，是一位 👩💻 軟體研發工程師，喜歡閱讀、學習、撰寫文章及教學，擅長以圖代文，化繁為簡，除了幫助自己釐清思路之外，也希望藉由圖解的方式幫助大家共同學習，甚至手把手帶您設計出高品質的軟體產品。
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嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
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。
資料前處理（Data Preprocessing）中的重要角色-缺失值處理。從檢查、刪除到填充缺失值，以及插值法和機器學習算法的應用方法。Pandas 缺失值處理基礎方法、進階填充缺失值、鐵達尼號存活預測資料集的示例和機器學習算法填補缺失值方法的介紹與使用。
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
題目會給定兩個pandas DataFrame作為輸入，要求我們將兩張資料表，依照原有的順序串接在一起。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
df1
+------------+---------+-----+
| student_id | name
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，將所有在欄位quantity的缺失值填補為0。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:+-----------------+----------+-------+
| nam
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name欄位為檢查基準，刪除有缺失值None的 data rows。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
+------------+---------+-----+
| s
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email欄位為比較基準，刪除重複的列 data rows，只保留最早第一次出現的。
題目的原文敘述
Example 1:
Input:
+-------------+---------+--------
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+-------------+---------+--------