Pandas
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以下是針對上一篇文章"[Python教學] Seaborn：高階資料視覺化工具"的課後練習中每個問題的詳細解答，包括程式碼和結果解釋。
Pandas 是 Python 的一個強大數據操作與分析庫。它提供高效且靈活的資料結構，如 Series 和 DataFrame，適合用於資料清理、操作及分析。在本教學中，我們將深入探討 Pandas 的核心功能，並以範例展示如何進行資料處理。
包含著日期型資料在許多不同領域的分析中都非常重要，特別是當數據涉及隨時間變化的趨勢、模式或週期時，例如房價，股票價格分析等等。
如何將一個日期欄位改為 DataFrame 的索引，你可以使用 set_index() 方法。
實作範例數據來源
處理步驟
確保日期欄位是 datetime
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繼「【🔒 Python實戰營 - Data Science 必修班】Pandas 資料清洗技 - 填補式」之後，我們已經學會怎麼填補空缺資料了，那這個章節我們來教您如何對某些欄位有條件的整形，有時候我們的資料來源某些欄位資料格式不一，甚至型態都不是正規統一的值，此時我們就需要針對這些值進行一些處理
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繼「【Google Colab Python系列】 資料處理神器 Pandas 起手式」之後，相信對於各位來說已經是小兒科了吧，沒關係！ 我們今天來增加一點點小挑戰，你知道嗎？ Pandas對於大部分人的第一印象就是「不就表格化而已，有什麼了不起？」、「幫我們整理格式轉換的介接器」...，但其實它不
過往我們有介紹了「【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， 需
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
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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!!
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今天我們就來繼續對昨天的資料庫進行更多的操作教學，今天會教如何更改index的欄位、如何更改index或是columns的名稱，以及如何進行資料的合併
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在昨天的教學中，我們用了自己創立的DataFrame做了一些基礎的操作教學，今天我們就來點實際的教學，透過真實的csv檔來一步步學習該如何處理吧!!
