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恭喜各位來到第二篇 Pandas 囉!如果還不清楚什麼是 Pandas ,建議先看上一篇,了解基本使用方式。這邊讓大家繼續往下看更多更細的操作。
如果說 python 之所以可以成為數據處理的王者,Pandas套件功不可沒啊!從數據處理、自動分類、做表格、補缺值等等,如此強大的套件,肯定得趕快來一探究竟!
對於 Python 資料處理而言,最重要的一環莫過於時間了,尤其是金融相關的資料,每個環節都會涉及時間。
在 Python 常見的異常處理中,很難針對錯誤的地方找到真正的錯誤,往往套件越複雜,或是導入的套件越多、層數越多,該功能能抓出準確問題的能力也就越困難。
Python 對於各式資料格式的處理方式,每個人都有各式各樣的作法,我們這篇文章就主要介紹兩種常見的資料處理方式-有序資料處理 List 及無序資料處理 Dictionary!
Python 安裝套件有很多做法,這邊跟大家介紹常用的幾種做法:用 pip install 安裝以及用 pycharm 工具安裝。
dictionary 是一種資料型態,它的概念就是來自於字典,用索引的方式儲存資料。就像是查字典一樣經由一個「關鍵字 Key」,回傳對應的「值 Value」給使用者。
list 串列在 Python 使用上,是很常被使用到的資料型態,它就跟名稱(list)一樣,像是一個清單容器,可以儲放文字、數字、甚至是串列型態。
這篇主要整理了筆者的學習歷程,以及周遭同業朋友的經驗。本篇內容雖然參考了客觀資…