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【Day 14】Pandas教學- 實際資料操作教學3
閱讀時間約 4 分鐘
沒錯，今天還是要繼續進行pandas教學，因為pandas對於我們資料的處理來說，真的太重要了，但別放棄，今天將會是pandas的最後一天教學，今天我們就來學習如何對資料庫進行分組，以及我們在分析股票時最重要的時間序列上的處理，那廢話不多說，馬上進行我們今天的教學吧!!(程式碼在文章的最下方)
下載範例資料
首先，我們先來下載範例的資料吧，今天我們來針對上市股票進行一個產業別的分組示範，這裡我將上市產業別的csv檔放上來供大家下載操作
該資料來源為證交所，想練習其他資料也可以自行來這抓取
匯入Pandas模組
一樣，程式的開始就是先匯入我們的Pandas
讀取csv檔
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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
重視籌碼分析
基本面跟技術面需要去研究線圖指標或財報等財務資訊
但籌碼只要花點時間研究或許就能看出端倪
過往刻意選了本身股性比較活潑的個股股票
經過思考之後
從今開始會改變一下分享的個股
會開始帶一些用分點進出判斷多空
即便如此
停損停利的重要性還是要有
不如預期
一定要
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:
+-------------+---------+--------
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
+-------------+-----------+-------------
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
重視籌碼分析
基本面跟技術面需要去研究線圖指標或財報等財務資訊
但籌碼只要花點時間研究或許就能看出端倪
過往刻意選了本身股性比較活潑的個股股票
經過思考之後
從今開始會改變一下分享的個股
會開始帶一些用分點進出判斷多空
即便如此
停損停利的重要性還是要有
不如預期
一定要
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
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Example 1:
Input:
+-------------+---------+--------
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
+-------------+-----------+-------------