Oracle APEX 入門實戰！
Oracle APEX入門教學-就算零基礎只要兩天就能學會做出屬於自己的資料庫應用頁面。想要更有效率的製作共同報表？財務同仁想要更快速的產出財報？學完這門課同事加班你下班！
緯育TibaMe104學習精靈
資料整理
資料整理
關注
邀請朋友 
Facebook
Line
複製連結
Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
我要分享
我要提問
資料整理 學習推薦
全部
影片
文章
不知如何開始嗎？ 先進行技能挑戰吧～
技能挑戰：初級
目前等級：未達初級
741 人已通過「初級」測驗，通過率53%，和學習精靈一起探索知識、增強能力！
我要挑戰
內容編輯
2022/09/01
Ragic 從零開始 10 分鐘教學 (8) 連結與載入
管理大量資料時，很多人常遇到的問題就是無法擺脫「複製貼上地獄」，同樣的內容常常這邊得複製貼上一份、那邊得複製貼上一份，萬一某個地方改動了，其他地方也得一一修改，不但讓工作變得累又乏味，也容易出錯。
Ragic 最基本的連結功能：「連結與載入」，就是協助大家逃離複製貼上地獄的利器！它能讓需要重複使用的資料（例如「客戶資料」、「商品資料」），利用連結與載入關係快速帶入（例如帶入「銷售訂單」），不只能節省資料登打時間、減少錯誤發生機會，也能讓資料建立有意義的關聯，方便查找與比對。
這支影片不到 10 分鐘 -- 我們要在 5 分鐘之內，說明「連結與載入」的意義，以及示範怎麼一步一步在「銷售訂單」上，建立與「客戶」資料、「商品」資料的「連結與載入」關係。
更多教學請關注「Ragic 企業雲端資料庫」YouTube 頻道
0
0
335 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
熱門精選
🔥104人力銀行「2024職涯博覽會」開始報名啦📢
微軟、緯穎、德州儀器、遊戲橘子、東京威力科創、KPMG、IKEA、星巴克、宜得利、迪卡儂等，上百家頂尖知名企業現場徵才🤩
📍 6/15(六) 資訊科技、顧問金融業
📍 6/16(日) 電子製造業、零售服務業
連續兩日，優質企業將在現場釋出數千個工作機會💼
另有中高階獵才、職涯諮詢、趨勢論壇、夜fun職場等系列活動，
主題精采多元，除部分講座收費，其餘活動皆 免費！免費！免費！
1
2
3711 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
104學習精靈精選課程
看更多課程
想提升職場競爭力？專業技能課程看起來👇
3個實用的Pandas套件清理重複資料教學
本文以Kaggle網站的Amazon 2009-2019年Top50暢銷書資料集( https://www.kaggle.com/sootersaalu/amazon-top-50-bestselling-books-2009-2019
)為例，教大家如何查找及清理資料集的重複資料，提升資料的品質。
Q: Pandas duplicated()查找重複資料
想要使用Pandas套件查找資料集的重複資料，利用duplicated()方法(Method)可以得到每筆資料的重複狀態，True代表重複，False為沒重複，如下範例：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
print(df.duplicated())
接著，透過Pandas套件的括號[]語法即可檢視重複資料的各欄位資料，如下範例：
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
print(df[df.duplicated()])
Pandas套件的duplicated()方法(Method)除了能夠查找所有欄位資料完全一樣的重複資料外，也提供了以下兩個關鍵字參數，來客製化查找的方式：
1. subset-查找特定欄位的重複資料
2. keep-保留第一筆(first)、最後一筆(last)或全部(False)的重複資料
如下範例：
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']
df = df[df.duplicated(subset=column_names, keep=False)]
print(df)
以上範例即是查找Name(書名)、Author(作者)、Year(出版年)及Genre(類型)四個欄位都一樣的重複資料，並且全部保留。
Q: Pandas drop_duplicates()刪除重複資料
從資料集裡找到重複的資料後，接下來，最常見的就是進行刪除或群組處理。
而要刪除完全一樣的重複資料，可以利用Pandas套件的drop_duplicates()方法(Method)，如下範例：
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
df.drop_duplicates(inplace=True)
其中，inplace關鍵字參數代表直接從現有資料集中刪除重複資料。
另外，要刪除特定欄位重複的資料，同樣可以透過subset及keep關鍵字參數來達成，如下範例：
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']
df.drop_duplicates(subset=column_names, keep='first', inplace=True)
Q: Pandas groupby()、agg()群組重複資料
除了可以利用Pandas套件的drop_duplicates()方法(Method)刪除重複資料外，有時基於商業邏輯，可以透過群組的方式解決重複資料。
這時候，就可以利用Pandas套件的groupby()方法(Method)群組相同資料的欄位，以及agg()方法(Method)，統計運算剩餘的不同資料欄位，達到合併重複資料成一筆的效果，如下範例：
df = pd.read_csv('bestsellers with categories.csv')
column_names = ['Name', 'Author', 'Year', 'Genre']
summeries = {'User Rating': 'mean', 'Reviews': 'sum', 'Price': 'mean'}
df = df.groupby(by=column_names).agg(summeries).reset_index()
print(df)
如果想要學習更多的Python應用教學，歡迎前往Learn Code With Mike(https://www.learncodewithmike.com/2022/01/pandas-drop-duplicate-data.html
)網站觀看更多精彩內容。
3
0
835 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
推薦給你
五招分析品牌競爭對手！
分析品牌競爭對手對於企業的重要性不言而喻，通過分析競爭對手，企業可以更好地了解市場上的主要定位，有助於企業確定自己的定位和差異化策略，同時也可以了解市場上的最新趨勢、消費者需求以及競爭對手的優勢和不足，以下介紹五個可以研究競爭對手的方法：
1. 不要只會用google了！
我們在調查競爭者時第一部確實是從簡單的Google搜索開始，或是到競爭對手的網站，但也有各種工具可能會給你帶來有趣的競爭對手洞察，介紹以下三個網站
可以研究競爭對手正在購買的關鍵字和AdWords。
了解行業最新動態、將自己的公司與其他公司進行比較，以及查看人們現在關注的是什麼
可以設定你想要接收的關鍵字、自己公司名稱，Google會在你設定的時間發送所有相關的最新新聞、報導、論壇等資訊給你，確保你能跟上產業動態
2. 利用社交網路/社群媒體
越來越多品牌會經營Facebook、LinkedIn和X等社交平台作為行銷的管道，你可以透過關注這些網站，找到有關競爭對手（甚至是你自己的公司）的有趣訊息，甚至可以了解大眾公眾對我們競爭對手的情緒和看法，也可以得知對手正在舉辦什麼活動、有什麼促銷訊息；你可以開啟競爭對手的社群媒體通知，即能掌握他們最新的動態。
3. 問你的客戶
在確定有關競爭對手的訊息來源時，不要忘記最重要且最真實的聲音，如你的客戶。每當你贏得一個新客戶時，找出他們以前使用過的品牌，以及他們為什麼選擇離開轉向你的原因；反之，當你失去一個客戶時，也要找出他們喜歡你的競爭對手的原因，如此我們將可以清楚地了解競爭對手提供了什麼樣的服務，進而調整自己的產品或服務，以勝過競爭對手。
4. 參加研討會/展覽
參加產業的展覽和研討會，以及加入行業協會是了解競爭對手是誰以及他們提供什麼的好方法；可以以在會場或展場觀察競爭對手的攤位，看看他們與客戶的互動、舉辦了哪些活動、拿他們的宣傳資料。
5. 觀察他們在招聘誰
研究競爭對手正在尋找的工作類型，也可以發現一些東西，例如，如果一家公司正在招聘一名程式工程師，他們將包括有關應徵者需要了解哪些技術的訊息，這告訴你他們在使用什麼；還要看競爭對手正在招聘的職位——如果他們正在尋找專利律師，他們可能正在從事一些重大的新發明；如果他們正在招聘幾個人力資源，他們可能準備全面擴展。
0
0
26 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
你可能感興趣的教室