Pandas 是 Python 中一個流行的資料處理和分析庫，被資料科學家和分析師廣泛使用。它提供了多個用於處理 Excel 表格中資料的函式。在分析財務資料時，最常見的任務之一是在給定的 Excel 表格中查詢損益。設定要使用 Python 處理 Excel 檔案，需要安裝 openpyxl 依賴項。為此，開啟終端並鍵入以下命令：pip install openpyxl 安裝成功後，就可以開始嘗試使用 Excel 檔案和電子表格了。要下載 Excel ... 閱讀更多

資料集包含各種各樣的值。這些值可以是“字串”、“整數”、“小數”、“布林值”甚至“資料結構”。這些資料集非常有價值，可用於各種用途。我們可以藉助資料集訓練模型、解釋結果、提出假設和構建應用程式。但是，有時資料集可能包含對我們的目的不必要的值。這些值稱為“NaN”（非數字）。在本文中，我們將處理這些“NaN”或缺失值。我們的目標是刪除包含任何... 閱讀更多

Pandas DataFrame 是一種非常強大的資料處理工具。它是一個由行和列組成的表格資料結構。這個二維矩陣的大小可以根據資料集的複雜性而變化。我們可以使用不同型別的源來建立 DataFrame，從資料庫到檔案。Pandas DataFrame 中的列表示一系列資訊，可以是整數、浮點數或字串。我們可以對這些列執行許多操作，包括刪除、索引、過濾等。在本文中，我們將執行一項基本的刪除操作... 閱讀更多

Python 中的 pandas 庫因以表格資料結構的形式表示資料而廣受歡迎。資料集被排列成一個由行和列組成的二維矩陣。Pandas 庫提供了許多函式，可以幫助程式設計師透過提供有價值的數學見解來分析資料集。表格資料結構稱為 DataFrame，可以透過 pandas DataFrame() 函式生成。在本文中，我們將執行一個簡單的操作，即從 pandas DataFrame 中刪除/丟棄多行。首先，我們必須準備一個數據集，然後... 閱讀更多

Pandas 是一個著名的開源 Python 庫，它提供了廣泛的功能，使資料分析更有效。Pandas 包主要用於資料預處理活動，包括資料清理、轉換和操作。因此，它是分析師和資料科學家的非常有用的工具。本文討論了 Pandas 中兩個最流行的資料結構——Series 和 DataFrame，以及 Series 和向量的比較。Python Pandas Series 在 Python Pandas 庫中，Series 是一個一維帶標籤的陣列，可以儲存任何資料型別。它類似於一列... 閱讀更多

Pandas DataFrame 是一個具有行和列的二維表格，這些行和列是不可變的，這意味著一旦建立就不能更改。使用列表從頭開始建立 DataFrame 是資料科學和資訊科技中的一項常見任務。列表是有序元素的集合，它是 Python 中最常用的資料結構之一。列表可以儲存任何型別的值，例如數字、字串和布林值。在本檔案中，我將詳細解釋如何使用逐步說明、程式碼建立來自列表的 Pandas DataFrame... 閱讀更多

資料透視表是一種強大的資料分析工具，允許您根據不同的維度彙總和聚合資料。在 Python 中，您可以使用 pandas 庫建立資料透視表，該庫提供了靈活高效的資料處理和分析工具。要在 pandas 中建立資料透視表，首先需要在 pandas DataFrame 中擁有資料集。您可以從各種來源（例如 CSV 檔案、Excel 電子表格、SQL 資料庫等）將資料載入到 DataFrame 中。將資料載入到 DataFrame 後，您可以使用 pandas pivot_table() 函式建立... 閱讀更多

直方圖是資料集分佈的圖形表示。它是視覺化資料集的形狀、擴充套件和集中趨勢的強大工具。直方圖通常用於資料分析、統計和機器學習中，以識別資料中的模式、異常和趨勢。Pandas 是 Python 中一個流行的資料處理和分析庫。它提供了各種函式和工具來處理結構化資料，包括讀取、寫入、過濾、清理和轉換資料。Pandas 還與其他資料視覺化庫（如 Matplotlib、Seaborn 和 Plotly）很好地整合。要從... 閱讀更多

相關性分析是資料分析中的一項重要技術，有助於識別資料集中變數之間的關係。相關矩陣是一個表格，顯示資料集中變數之間的相關係數。它是一種強大的工具，可以提供對資料中潛在模式的寶貴見解，並廣泛用於許多領域，包括金融、經濟學、社會科學和工程學。在本教程中，我們將探討如何使用 Pandas（Python 中一個流行的資料處理庫）建立相關矩陣。要使用 pandas 生成相關矩陣，必須遵循以下步驟：... 閱讀更多

在資料科學中，資料以各種格式表示，例如表格、圖形或任何其他型別的結構。用於表示資料的最常見的資料結構之一是 DataFrame，它可以使用陣列或序列建立。本文件將討論如何從 Pandas Series 物件建立 DataFrame。DataFrame 在資料科學中的重要性！DataFrame 是一種二維表格狀資料結構，廣泛應用於資料科學。它是資料操作、資料分析和資料視覺化的非常重要的工具。以下是其一些關鍵優勢：... 閱讀更多