Pandas
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估價 = 商業分析 + 資料分析
了解估價過程、邏輯可以幫助您對企業有更深一層的了解，並從中需學習一些資料處理、分析的技巧，可以說是想要快速且紮實地成為商業分析師+資料分析師最棒的方式。
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份玩家遊戲活動記錄，要計算「首次登入後隔天也有登入的玩家比例」是多少？
資料是玩家每天登入的記錄，我們需要找出每個玩家的首次登入日期，然後判斷他們是否在隔天也有登入。最後計算這類「忠實玩家」佔全部玩家的比例，並四捨五入至小數點後兩位。
在實務分析中，我們常常會把兩份資料合併。但你有沒有遇過這種情況——資料合併完了，但你忘了哪一筆原本是從左邊來的？還是右邊才有？甚至兩邊都有？
這時就可以用 indicator=True 幫你標記每一欄的「出身」。
資料範例：左邊是員工資料、右邊是津貼資料
import pandas as
題目概述
LeetCode 第 1174 題「Immediate Food Delivery II」的目標是計算所有顧客的第一筆訂單中，即時配送（即訂單日期與顧客偏好配送日期相同）的比例，並將結果四捨五入至小數點後兩位。
[問題連結]
merge是Pandas中合併表格的方法之一，透過實際執行來瞭解不同語法的用法。
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
