Pandas 是 Python 中功能最強大的庫之一，它提供高效能的資料操作和分析工具，允許我們使用 DataFrame 處理表格資料，例如電子表格、CSV 和 SQL 資料。DataFrame 是一種二維帶標籤的資料結構，它以行和列的形式表示資料。每一列中的資料可能具有不同的資料型別。DataFrame：整數 浮點數 字串 日期 0 1.0 1.300 p 2023-05-07 1 2.0 NaN y 2023-05-14 2 5.0 4.600 t 2023-05-21 3 3.0 1.020 h 2023-05-28 4 6.0 0.300 o 2023-06-04 5 NaN 0.001 n 2023-06-11 上面演示的 DataFrame 有 6 行 4 列，每行中的資料具有不同的資料型別。以及轉換函式……閱讀更多

NumPy 陣列是 N 維陣列，也稱為 ndarray，它是 NumPy 庫的主要物件。同樣，pandas Series 是 pandas 庫的一維資料結構。pandas 和 NumPy 都是 Python 中廣泛使用的開源庫。下面我們可以看到一維 NumPy 陣列。NumPy 陣列 array([1, 2, 3, 4]) pandas Series 是一種具有標記索引的一維資料結構，它非常類似於一維 NumPy 陣列。Pandas Series：0 1 1 2 2 3 ... 閱讀更多

pandas 和 NumPy 都是 Python 中廣泛使用的開源庫。NumPy 代表 Numerical Python。這是科學計算的核心庫。NumPy 陣列是一個強大的 N 維陣列物件，它以行和列的形式存在。NumPy 陣列 array([[1, 2], [3, 4]]) Pandas 為 Python 提供高效能的資料操作和分析工具，它允許我們使用表格資料，例如電子表格、CSV 和 SQL 資料。它具有 DataFrame 和 Series 等資料結構，主要用於資料分析。DataFrame 是一種二維帶標籤的資料結構，用於……閱讀更多

Pandas 是一個流行的 Python 庫，用於資料分析和操作。在使用 Python Pandas 進行資料分析和操作時，處理日期和時間是一項常見任務。從給定日期獲取日期是一項現實生活中的任務，許多開發人員可能都遇到過。Pandas 提供的許多函式和方法使這項任務更容易。知道如何從日期獲取日期在許多情況下都非常有用。在本文中，我們將介紹幾種在 Pandas 中確定星期幾的方法。您……閱讀更多

在本教程中，我們將學習如何在 Python 的幫助下顯示 Pandas Series 中最頻繁的值。在本教程中，我們將使用 Pandas 庫。Series 是 pandas 中的一種資料結構，類似於 Excel 表格或 SQL 表格中的一列。它是一種一維帶標籤的資料結構，可以儲存不同型別的資料，例如整數、浮點數、字串等。最頻繁的值是在 Series 中出現次數最多的值。在數學術語中，它是資料的眾數。方法 1 ……閱讀更多

Pandas 是一個用於資料操作和分析的開源 Python 庫。它提供強大的資料結構，如 Series（一維帶標籤陣列）和 DataFrame（二維帶標籤陣列），可以處理不同型別的資料和操作，例如從各種檔案格式讀取和寫入資料、合併、過濾、聚合和透視資料，以及處理缺失或重複資料。Pandas 還支援時間序列資料，並提供廣泛的資料視覺化功能。它易於使用、用途廣泛且效能良好，使其成為資料科學家和分析師進行探索性資料分析、資料清理和特徵工程任務的熱門選擇。……閱讀更多

Pandas 是 Python 中一個功能強大且流行的資料操作庫，它提供了一種靈活有效的方式來處理和分析資料。Pandas 的一個關鍵特性是其 DataFrame 物件，它是一個二維表格資料結構，類似於電子表格或 SQL 表格。當直接在 Jupyter Notebook 或 Python 控制檯中列印 Pandas DataFrame 時，當 DataFrame 具有許多行時，它會自動截斷顯示輸出。預設情況下，只顯示有限數量的行和列，以確保輸出簡潔易讀。這……閱讀更多

Pandas 是一個用於資料操作和分析的 Python 庫。它構建在 numpy 庫之上，並提供對資料框的有效實現。資料框是一種二維資料結構。在資料框中，資料以表格形式排列在行和列中。它類似於電子表格或 SQL 表格或 R 中的 data.frame。最常用的 pandas 物件是 DataFrame。通常，資料是從其他資料來源（如 csv、excel、SQL 等）匯入到 pandas 資料框中的。在本教程中，我們將學習如何建立一個空資料框……閱讀更多

本文將講解如何在 Pandas 資料框中將列名轉換為小寫。透過三個不同的示例，介紹了將資料框列名轉換為小寫的方法。這些示例使用 Kaggle 上提供的 Zomato 資料集。Kaggle 資料集以 CSV（逗號分隔值）格式提供，因此首先下載，然後使用 pandas 轉換為資料框。在第一個示例中，Python 程式使用 str.lower() 函式將列值轉換為小寫。在第二個示例中，使用 map(str.lower) 函式進行轉換……閱讀更多

利潤和虧損百分比是一個重要的財務指標，有助於分析企業的盈利能力。它是透過找到總收入和總成本之間的差值，然後將該值除以總成本來計算的。在本技術部落格中，我們將學習如何使用 Pandas 查詢給定 Excel 表格中的利潤和虧損百分比。我們將使用與我們在之前的關於查詢利潤和虧損的部落格文章中使用的相同的 Excel 表格。演算法：匯入 Pandas 庫，並使用 read_excel() 函式讀取 Excel 表格。應用……閱讀更多