Python Pandas 實戰演練，從理論到實踐的資料處理指南！

python pandas 是一個強大的資料分析和處理函式庫。它提供了一套全面的工具，可以執行從資料載入和清理到資料轉換和建模的各種任務。本實戰演練將引導您從理論到實踐掌握 Pandas，幫助您有效處理數據並從中獲取見解。

資料載入與清理

• #使用 read_csv() 和 read_<strong class="keylink">excel</strong>() 函數從 CSV 和 Excel 檔案載入資料。
• 使用 head() 和 info() 函數預覽資料結構和資料類型。
• 使用 dropna()、fillna() 和 drop_duplicates() 函數處理缺失值和重複資料。

資料轉換

• 使用 rename() 和 assign() 函數重新命名列和新增列。
• 使用 astype() 和 to_datetime() 函數轉換資料型別。
• 使用 groupby() 和 agg() 函數將資料分組並聚合。

資料建模

• 使用 concat() 和 merge() 函數連接和合併資料集。
• 使用 query() 和 filter() 函數篩選資料。
• 使用 sort_values() 和 nlargest() 函數對資料排序。

資料視覺化

• #使用 plot() 函數建立基本圖表，如直方圖、折線圖和散佈圖。
• 使用 Seaborn 庫建立更進階的圖表，如熱圖、長條圖和箱線圖。

實戰案例

#案例 1：分析銷售資料

• 載入銷售資料 CSV 檔案。
• 清理缺失值和重複資料。
• 計算每個產品的總銷售量。
• 建立一個圖表顯示銷量最高的 10 個產品。

案例 2：預測客戶流失

• 載入客戶資料 Excel 檔案。
• 清理資料並建立特徵工程。
• 使用機器學習模型預測客戶流失率。
• 分析模型結果並提出降低流失率的建議。

最佳實踐

• 始終預覽和了解您處理的資料。
• 使用適當的資料類型和命名約定。
• 處理缺失值和異常值。
• 記錄您所做的資料轉換和建模步驟。
• 使用視覺化來探索資料並傳達見解。

結論

掌握 Pandas 可以大大增強您處理和分析資料的能力。透過遵循本實戰演練中概述的步驟，您可以有效地載入、清理、轉換、建模和視覺化數據，從數據中提取有價值的洞察力，並做出更好的決策。掌握 Pandas 將為您在各個領域的數據科學和分析工作提供堅實的基礎。

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