Pandas 資料分析套件

Pandas 是 Python 中最重要的資料分析和處理套件，由 Wes McKinney 於 2008 年開發。它提供了高效能、易於使用的資料結構和資料分析工具，是資料科學、機器學習和數據分析工作中不可或缺的工具。

為什麼要學 Pandas？

• 處理表格資料的利器：Pandas 的 DataFrame 結構讓你像操作 Excel 或資料庫一樣處理資料
• 資料清理與轉換：輕鬆處理缺失值、重複資料、資料型別轉換等常見問題
• 強大的資料分析能力：內建統計分析、分組聚合、樞紐分析等功能
• 支援多種資料格式：可以讀取和寫入 CSV、Excel、JSON、SQL、HTML 等格式
• 與其他套件整合：與 NumPy、Matplotlib、Scikit-learn 等套件無縫整合

Pandas 可以做什麼？

• 資料讀取與輸出：從各種來源讀取資料，並輸出成需要的格式
• 資料探索：快速了解資料的結構、統計特性和分布情況
• 資料清理：處理缺失值、重複資料、異常值等
• 資料轉換：新增計算欄位、型別轉換、字串處理、日期時間處理
• 資料聚合：分組統計、樞紐分析表
• 資料合併：合併多個資料表

學習前提

學習 Pandas 之前，你應該先具備 Python 基礎知識，包括：

• Python 基本語法
• List、Dictionary 等資料結構
• 函數的使用

如果你還不熟悉 Python，建議先閱讀 Python 教學。

Pandas 版本

本教學基於 Pandas 2.x 版本撰寫。如果你使用的是較舊版本，部分語法可能會有些許差異。