如何用Python將各欄堆疊為列(pandas/stack)
閱讀時間約 1 分鐘
首先這是我們的資料
import pandas as pd
data = pd.read_csv("經濟部能源署_液化天然氣進口來源年資料.csv")
接著用stack功能
data2 = data.set_index(["日期(年)","單位","液化天然氣進口量合計"]).stack()
接著整理一下，把index還原出來
data2 = data2.reset_index()
再修改一下名稱就好囉！
data2 = data2.rename(columns={"日期(年)":"年","level_3":"來源國",0:"進口量"})
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上兩篇有關List的文章，此篇文上兩章的延續，整理一些常用的方法和操作。
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[Python基礎]容器 list(列表),tuple(元組)
還有一些常用的 list 方法和操作，讓你能更靈活地處理列表數據
Python資料視覺化在數據分析中扮演關鍵角色，透過視覺化捕捉數據模式、趨勢和異常，透過Matplotlib等工具創建專業圖表變相對簡單和高效。
本文介紹了在進行資料分析時，將類別欄位轉換為數值欄位的方法，包括Label Encoding、One-Hot Encoding、Binary Encoding、Target Encoding和Frequency Encoding。每種方法的應用範例、優缺點和適用場景都有詳細說明。
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。
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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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