Top 5
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🧪GroupBy能做什麼?
groupby() 可將資料依照欄位分組，接著對每個群體套用統計或轉換函式，如同 SQL 中的 GROUP BY。 善用groupby()可以讓自己資料處理能力更上一層!!!
🧪GroupBy能做什麼?
groupby() 可將資料依照欄位分組，接著對每個群體套用統計或轉換函式，如同 SQL 中的 GROUP BY。 善用groupby()可以讓自己資料處理能力更上一層!!!
🐼什麼是Pandas?
Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
🐼什麼是Pandas?
Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
再見NumPy
在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
再見NumPy
在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
✨ 每一位資料人，都是從零開始的
當初剛開始學習資料科學時，我也曾面對過無數的自我懷疑：
Python 還不熟，怎麼寫程式解決實際問題?
學了NumPy，學了Pandas之後呢?
我學的真的夠多，可以應用在工作上了嗎?
這個錯誤訊息又是什麼意思？
為什麼結果都不是我想像的那樣?
.
✨ 每一位資料人，都是從零開始的
當初剛開始學習資料科學時，我也曾面對過無數的自我懷疑：
Python 還不熟，怎麼寫程式解決實際問題?
學了NumPy，學了Pandas之後呢?
我學的真的夠多，可以應用在工作上了嗎?
這個錯誤訊息又是什麼意思？
為什麼結果都不是我想像的那樣?
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Top 5
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
好不容易學習完資料科學三大基礎套件(NumPy / Pandas / Matplotlib)之後，就可以開始學習什麼是資料前處理(Data Preprocessing)、為什麼要做?、以及怎麼做?
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
Python/Pandas中的None VS NaN
大家在進行資料清理時一定會遇到一個問題，到底缺失值、空值要怎麼判斷，以及如何處理? 而且時常會被他們的定義搞得頭昏腦脹…
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🔍什麼是Matplotlib?
Matplotlib 是 Python 最早也是最強大的 2D 資料視覺化套件，提供靈活且客製化程度高的繪圖介面。
🌍 發展歷史悠久，幾乎所有可視化工具都以它為基礎（如 Seaborn、Pandas 內建繪圖、Plotly）
🧪GroupBy能做什麼?
groupby() 可將資料依照欄位分組，接著對每個群體套用統計或轉換函式，如同 SQL 中的 GROUP BY。 善用groupby()可以讓自己資料處理能力更上一層!!!
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🐼什麼是Pandas?
Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
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Pandas 是 Python 最重要的資料處理與分析工具，名稱來自 "Panel Data"（跨時間的結構化資料），由 Wes McKinney 開發。 它提供兩個核心資料結構： Series：一維的資料列（類似 list） DataFrame：二維表格資料結構
再見NumPy
在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
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在學習完上一篇NumPy入門教學後，可以接著熟悉一下NumPy進階，這部分包含了許多資料前處理上常用的技巧和語法。 其實有更多的語法我沒有列出來，因為不只你們記不住，我也記不得! 這邊整理的都是比較常用的部分，其他函數等你們有用到的時候自然會知道~
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
NumPy（Numerical Python）是 Python 資料科學的根基，一個為處理數值資料與高效陣列運算而生的工具。在這套件的世界裡，矩陣（array）不再只是數學符號，而是資料操作的核心主角，從最基本的數列建立、重塑，到進階的數學與邏輯運算，它都是你駕馭資料的第一把鑰匙。
✨ 每一位資料人，都是從零開始的
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這個錯誤訊息又是什麼意思？
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當初剛開始學習資料科學時，我也曾面對過無數的自我懷疑：
Python 還不熟，怎麼寫程式解決實際問題?
學了NumPy，學了Pandas之後呢?
我學的真的夠多，可以應用在工作上了嗎?
這個錯誤訊息又是什麼意思？
為什麼結果都不是我想像的那樣?
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