pandas iloc 用法
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mydict = [{‘a’: 1, ‘b’: 2, ‘c’: 3, ‘d’: 4},
{‘a’: 100, ‘b’: 200, ‘c’: 300, ‘d’: 400},
{‘a’: 1000, ‘b’: 2000, ‘c’: 3000, ‘d’: 4000 }]
df = pd.DataFrame(mydict)
df.iloc[1:]
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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。
參加Leetcode的30 Days of Pandas挑戰，除了是學習的機會，更是練習熟悉pandas功能的機會。文章分享了挑戰簡介、題目描述、關鍵技術以及參加挑戰的心得。適合新手學習pandas，也可提升熟練度。
題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們列出所有體重>100公斤的動物的名字，並且必須依照體重weight作降序排列。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame animals:
+----------+-
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salary欄位為基準，把每一筆資料的薪水salary欄位值更新為原本的兩倍。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame employees
+--------
虽然是最后一节课了，但是本节课的任务却是一点也不轻松。相比较而言，如果你以后从事的是数据治理和分析工作，那么本节课的内容可能会是你在今后工作中用到的最多的内容。我们需要学习行列索引的操作，数据的处理，数据的合并，多层索引，时间序列，数据的分组聚合（重点）。最后，我们会有一个案例的展示。
上一篇我們有介紹了「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」， 相信對於pandas的基本操作具有一定的基礎知識了， 主要著重在基本的操作， 讓我們快速篩選與分析資料， 但真實的世界是有可能具有很多類型的資料集分別儲存， 而不同的資料集又具有一些相似度
我們都知道AI的模型訓練環節中， 最基礎也是最重要的一環就是「資料」了， 而「資料」要怎麼處理成訓練的養分也是一門重要的工程， 正好在Python的世界裡具有這麼一套神兵利器， 名為「Pandas」， 它是一個快速、強大、靈活且易於使用的開源數據分析和操作工具， 就讓我們好好的來認識一番吧！
乍聽
正所謂「套件」如其名，Pandas 運算套件在資料處理領域的受歡迎程度完全可與善於賣萌的大熊貓相媲美。當然，Pandas 的名稱其實來自經濟學術語—面板資料 (panel data)。
眾所皆知，金融領域存在巨量的資料處理與分析，而Pandas 運算套件就是當時就職於AQR Capi
在上一篇的文章中，我們提到關於開啟CSV文件的方式，從單純的當作純文字文件開啟，到引入Python內建的csv模組對CSV類型的檔案做基本的讀寫操作，在這篇文章中，我們將再進一步使用Pandas這套強大的工具，來簡化CSV文件處理的流程。
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+----------+-
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題目的原文敘述
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DataFrame employees
+--------
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