pandas
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接續上一篇文章，使用kaggle平台上的數據資料來實作說明。
[Python ]pandas基本操作，查看、新增、修改資料
用 pandas (pd) 來畫圖了解 MentalHealthSurvey 資料結構，圖表可以幫助你直觀地瞭解 MentalHealthSurvey 資料的結構和變數
本文主要介紹如何使用pandas來查看、新增、修改資料。
[Python ]pandas讀取寫入CSV 與Excel文件
[Python ]資料分析工具pandas基礎介紹
本文將使用kaggle平台上的數據資料來實作說明。
基本操作
查看資料
df.head()：顯示前5行數據。
小松鼠前來支持螃蟹和大熊貓~
pandas 提供了多種方法來讀取和寫入各種格式的文件。
本文主要介紹讀取寫入CSV 文件與Excel 文件，與比較兩者的差異。
為什麼要介紹這兩種呢，因為大多的練習範例的數據都是用csv檔儲存，像Kaggle競賽，比賽提供的數據也大多都是csv檔。
從基本概念開始，然後逐步深入學習 pandas 的各種功能。這是一個非常強大的 Python 資料分析工具，常用於處理結構化數據。
基本概念
pandas 主要有兩個核心資料結構：
Series: 一維的資料結構，類似於 Python 中的列表，但它可以帶有標籤（index）。
DataFr
資料前處理（Data Preprocessing）中的重要角色-缺失值處理。從檢查、刪除到填充缺失值，以及插值法和機器學習算法的應用方法。Pandas 缺失值處理基礎方法、進階填充缺失值、鐵達尼號存活預測資料集的示例和機器學習算法填補缺失值方法的介紹與使用。
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
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。
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題目敘述
題目會給定一個pandas DataFrame作為輸入，要求我們列出所有體重>100公斤的動物的名字，並且必須依照體重weight作降序排列。
題目的原文敘述
測試範例
Example 1:
Input:
DataFrame animals:
+----------+-
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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
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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:
+--------------+-
