前情摘要
原本想簡單處理個「Excel 打不開的超大檔案」，在尋找解決方案的過程中，卻像闖入另一個世界....時間緊任務重下的資料處理方式演進：
- 一開始是硬幹 Excel → 發現時間效率太差
- 後來試試 Power Query → 學習曲線高、網路學習資料少
- 接著玩 VBA 巨集 → 遇到大檔還是容易當機
- 最終決定：改用 Python 來處理數據！
這麼多名詞……我在哪？我在做什麼？！
啊不，我到底該怎麼做才能完成我的目標？這麼多名詞淹沒的我，都要忘了自己原本要幹嘛..…擁有強大的AI工具那我該如何使用呢？和 AI 合作的第一步，不是叫它幫你「解決所有問題」，而是：你得先知道自己要幹嘛。
我的需求其實很簡單：
- Input：龐大的 Excel 資料，甚至需要用 FTP 下載
- 處理：？？？
- Output：統計好的表格，每月提供給客戶對帳
跟AI溝通之前，使用者需要知道自己在幹嘛 (像是上述的power query or VBA)，能夠有效率地溝通，不然debug 到某個程度就會開始鬼打牆。但我不會使用python 數據分析怎麼辦？！ (吶喊~
那我推薦你看看文章，文科小白 被逼走上數據分析 的進擊之路....
Excel 處理龐大資料總是當機？用 Python + AI 輕鬆解決！
那麼，讓我們開始吧！
讓我用個譬喻說明一下環境& 即將發生的事情，還記得我上述的需求嗎？
- Input（龐大 Excel、FTP 資料）→ 像是你手上的一堆食材
- 處理過程 → 是你下廚的過程
- Output（統計表）→ 就是你要端上桌的料理
介紹廚房都有什麼？
1. CSV / Excel for input (輸入資料) -> 市場買回來的「原始食材」
- CSV 或 Excel 檔案，市場買回來，還沒清洗、還沒切的「原始食材」。
- 它們是最基礎的狀態，你可以直接從這些食材開始做菜。
2. Python (程式語言) -> 廚房裡的「語言」
- Python 就像是廚房裡共同使用的「語言」或「溝通方式」，例如大家都說台語。
- 你必須用這種語言來告訴廚師 (電腦) 你想做什麼菜，怎麼做。
- 「切番茄」、「煮水」、「加鹽」——這些都是 Python 語法裡的「詞彙」和「語句」。
3. Pandas 和其他套件 /函式庫(Libraries) -> 廚房裡的「專業工具書」和「專用工具」
- Pandas 就像一本很厲害的「食材整理與處理工具書」。它裡面有各種方法教你如何把一大堆亂七八糟的蔬菜、肉類 (你的資料) 快速分類、清洗、切好、甚至組合起來。
- 比如，你有一大堆從市場買回來的菜（Excel/CSV 檔案），Pandas 就能幫你把這些菜快速整理好，變成一份可以用的「食材清單」。
- 其他套件 (比如 Matplotlib 用來畫圖) 就像是廚房裡各種「專用工具」。
- Matplotlib 可能就是一台「自動切菜機」或「造型模具」，可以把你處理好的食材快速變成漂亮的樣子（圖表）。
- 你不需要自己發明菜刀或砧板，因為這些套件 (工具) 都已經有人幫你做好了，你直接拿來用就行。
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Pandas (Python 套件)： Pandas 是一個基於 Python 的資料分析套件 (或稱為函式庫)。它提供了高效的資料結構 (如 DataFrame) 和資料分析工具，讓你可以輕鬆地讀取、清洗、處理和分析表格型資料 (例如 Excel、CSV)。簡單來說，Pandas 是你在 Python 中處理 Excel 類型資料的「工具」，有用過python 處理過excel 資料的一定不陌生！
3-1. (後面舉例會提到的工具)「xlsx2csv」-> 快速的「食材加工機」
xlsx2csv 就像是一個「專門用來把整顆大白菜快速切成一片一片的「切菜機」」。
- 你從市場買回來的大白菜（Excel 檔案），有時候太大顆或包裝太複雜，直接用手（程式碼）去一片片剝開會比較慢。
xlsx2csv這個工具就是一台獨立的機器，它的唯一功能就是幫你把那顆大白菜（Excel 檔案）快速地切成一片片的散裝菜葉（CSV 檔案），這樣你的「主廚」（Kernel）和「食材整理工具書」（Pandas）就能更輕鬆、更快速地處理這些散裝菜葉了。- 雖然「食材整理工具書」（Pandas）自己也能教你怎麼把大白菜一片片剝開（讀取 Excel），但這台「切菜機」往往在某些情況下（特別是超大的 Excel 檔案）會更快、更有效率。
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一個 Python 套件的名字。它的目的非常明確：將 Excel 檔案 (.xlsx) 轉換成 CSV 檔案 (.csv)。
為什麼需要這樣轉換？
- CSV 檔案更輕量： CSV 檔案是純文字檔案，通常比 Excel 檔案小很多，開啟速度更快。
- 通用性強： CSV 是一種通用的資料格式，幾乎所有的程式語言和資料庫都能輕鬆讀取和處理 CSV 檔案。
- 利於程式處理： 對於程式來說，處理純文字格式的 CSV 檔案通常比處理複雜的 Excel 檔案更直接、更有效率。當你使用 Python 處理大型 Excel 檔案時，有時候會建議先將其轉換為 CSV，然後再用 Pandas 讀取 CSV，可能會更快。
進階的友友可能會問: 在 Python 中，Pandas 本身就具備了將 Excel 檔案讀取進來，然後再輸出成 CSV 檔案的能力，為什麼要用這個？
簡單回答: 我處理的檔案太大單一工作表超過70萬筆資料，pandas跑起來非常慢....才用這個工具
xlsx2csv vs Pandas
Jupyter Notebook -> 你的「互動式廚房工作台」
- Jupyter Notebook 就像是一個很棒的「互動式廚房工作台」。
- 這個工作台上面有：
- 可以寫筆記的空間 (Markdown Cell)：你在上面寫下「今天想做番茄炒蛋」或「這步驟要先洗菜」。
- 可以寫指令的空間 (Code Cell)：你在上面用 Python 語言寫下「把番茄切丁」、「把蛋打散」。
- 當你寫好指令並按下執行後，它會馬上把做菜的「結果」顯示在你面前，比如切好的番茄、打散的蛋。
- 你不需要在寫完所有菜譜才開始做菜，你可以一步一步來，寫一步做一步，看到結果立刻調整，非常方便。
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Jupyter Notebook (互動式開發環境)： Jupyter Notebook 是一個互動式開發環境 (IDE)。它提供了一個網頁介面，可以將程式碼、文字、圖片、公式等內容結合在一起，以「筆記」的形式進行資料分析、視覺化和報告撰寫。你可以把它想像成一個「筆記本」，在裡面使用 Python 語言，並透過 Pandas 工具來處理資料。
在 Jupyter Notebook (筆記本) 這個環境中，用 Python (語言) 撰寫程式碼，並經常使用 Pandas (工具) 來處理和分析資料。
Kernel (核心) -> 廚房裡的「主廚」
- Kernel 就像是這個互動式廚房工作台裡面的「主廚」。
- 當你在工作台上寫下「切番茄」這個指令，主廚 (Kernel) 就會接收到這個指令，然後去執行切番茄的動作。
- 主廚會記住所有你做過的事情：你切了番茄、打散了蛋，這些「狀態」主廚都會記在腦子裡。所以你接下來的指令 (例如「把番茄和蛋炒在一起」) 就能順利進行，因為主廚知道番茄和蛋都已經準備好了。
- 只要這個主廚 (Kernel) 沒下班，你的菜就還在製作中，你的食材也都在桌上。如果主廚下班了 (關閉 Kernel)，桌上的東西就沒了，你得重新開始準備。
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打開一個 Jupyter Notebook 時，會啟動一個 Kernel。這個 Kernel 負責：
- 執行程式碼： 運行一個 Cell 時，Kernel 會接收Python 程式碼，然後執行並將結果傳回給 Jupyter Notebook 介面顯示。
- 管理變數和環境： Kernel 會記住你在各個 Cell 中定義的所有變數、函數和載入的套件。這就是為什麼你可以在一個 Cell 中定義變數，然後在另一個 Cell 中使用它。
- 狀態維持： 只要 Kernel 正在運行，你的程式碼執行的狀態就會被保持。這也是為什麼你可以逐步執行程式碼，並且每次執行都能基於之前的結果。
你可以把 Kernel 想像成一個獨立的 Python 運行環境。一個 Jupyter Notebook 可以連接不同的 Kernel (例如：Python 2 Kernel、Python 3 Kernel、R Kernel 等)，但最常用的是 Python 3 Kernel。
當 Kernel 運行時，Jupyter Notebook 介面右上角有一個小圓圈，如果是實心代表 Kernel 正在忙碌運行，如果是空心則代表 Kernel 閒置。
「命令提示字元」-> 廚房的「總開關」與「對講機」
命令提示字元就像是廚房裡的「總開關」和「對講機」。
- 總開關： 你必須透過它，才能啟動你的「互動式廚房工作台」（Jupyter Notebook）。就像你要做菜，得先打開廚房的總電源，才能讓所有設備運作。
- 對講機： 有些特別的「主廚」（程式）不會自己跳出來，你必須透過這個對講機（命令提示字元）喊一聲：「喂！『主廚』Jupyter Notebook 請準備上工！」這樣，廚房工作台才會亮起來，主廚才會就位。而且，當你做完菜想讓主廚下班時，也要透過這個對講機說：「主廚，可以下班了。」然後主廚才能休息，工作台的燈也會熄滅。
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命令提示字元 (Command Prompt 或 Terminal) 是一種基於文字的介面，透過輸入指令來與電腦系統互動。在 Windows 系統中，它通常被稱為「命令提示字元」；在 macOS 和 Linux 系統中，則稱為「終端機 (Terminal)」。
我是使用windows, 命令提示字元 (Command Prompt 或 Terminal)
在使用的過程中可以關掉命令提示字元嗎？ 不可以！！
如果你關閉了這個命令提示字元視窗，就等於關閉了 Jupyter Notebook 的伺服器，在瀏覽器中打開的 Jupyter Notebook 會斷開連接，無法再執行任何操作，並且在瀏覽器中尚未保存的內容可能會丟失。
不要問我怎麼知道的....
正確的關閉方式是：
- 在 Jupyter Notebook 的瀏覽器介面中，點擊 "File" -> "Close and Halt" (關閉並停止) 或 "File" -> "Close and Halt and Delete" (關閉並停止並刪除，慎用)。
- 然後回到命令提示字元視窗，按下
Ctrl + C(可能需要按兩次) 來停止伺服器。系統會詢問你是否要關閉，輸入y或yes即可。
「Anaconda」-> 豪華的「廚房整套設備」
Anaconda 就像是一整套「豪華的廚房裝潢與設備」。
- 你剛搬進新家，想有一個現代化的廚房來做菜。你可以自己一點一點去買爐子、冰箱、鍋碗瓢盆，這很麻煩。
- Anaconda 則是一個服務周到的「整體廚房解決方案」。它會一次性幫你把：
- Python 語言（廚房的語言）
- Jupyter Notebook（互動式廚房工作台）
- Pandas、Matplotlib 等常用套件（專業工具組和工具書）
- 還有其他一些必需品（例如讓一切能運作的底層管線和電力系統）
- 甚至還有一個像「廚房裝潢公司老闆」的圖形介面（Anaconda Navigator），讓你點一點就能開始用。
- 你只需要安裝 Anaconda，它就能確保你的廚房環境「一次到位」，所有東西都搭配得好好的，不需要你自己再去煩惱哪個工具買錯了、哪個語言版本不對。
下一步
將帶你走進流理台/你的「互動式廚房工作台」，讓我們好好看看處理資料的Jupyter Notebook 該如何使用，也幫助你跟AI對話時候，更知道自己在做什麼！
Excel 處理龐大資料總是當機？用 Python + AI 輕鬆解決！
系列暫定:
- 第一章 | 開火前準備：打造你的 AI 資料廚房 (各工具的比喻與安裝說明)
- 第二章 | Jupyter 開灶日記 (Excel 效能瓶頸 + Jupyter 使用介紹)
- 第三章 | 開始料理：讓資料動起來的第一道菜（Pandas 實戰篇! 實際）
資料廚房，開灶！
