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Mike Ku

Learn Code With Mike品牌創辦人

2022/01/19

3個Pandas套件比較CSV檔案資料之間的差異秘訣(上)
使用Pandas套件處理多份CSV檔案資料,相信是資料分析的過程中不可或缺的任務之一,其中,很常有機會比較各個資料集的相同與不相同資料內容,藉此來瞭解差異或檢核資料整合的結果是否有誤。
所以,本文就以Kaggle網站的「Coursera Course Dataset( https://www.kaggle.com/siddharthm1698/coursera-course-dataset )」及「Course Reviews on Coursera( https://www.kaggle.com/imuhammad/course-reviews-on-coursera )」兩個資料集為例,來分享Pandas套件比較CSV檔案資料集的常用方法。
Q: Pandas檢查兩個資料集的資料是否相同
首先,利用以下指令安裝Pandas套件:
$ pip install pandas
接著,使用Pandas套件的read_csv()方法(Method),來讀取「Coursera Course Dataset(coursea_data.csv)」資料集,如下範例:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('coursea_data.csv')
print(df1)
以及讀取「Course Reviews on Coursera(Coursera_courses.csv)」資料集,如下範例:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('coursea_data.csv')
df2 = pd.read_csv('Coursera_courses.csv')
print(df2)
這時候,就可以透過Pandas套件的equals()方法(Method),來比較兩個資料集是否有相同的維度(shape)、資料型態(dtype)及資料內容(elements),如下範例:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('coursea_data.csv')
df2 = pd.read_csv('Coursera_courses.csv')
print(df1.equals(df2)) #執行結果False
很明顯這兩個資料集的維度(shape)並不相同,所以執行結果為False。
Q: Pandas查找兩個資料集之間的相同資料
知道了兩個資料集不相同後,有時會想要知道兩個資料集皆擁有的資料(交集)有哪些,在這樣的情況下,就能夠使用Pandas套件的merge()方法(Method),透過合併的方式來進行查找。
而Pandas套件在合併兩個資料集時,至少要有一個共同的欄位名稱,所以本文就將第一個資料集的「course_title」課程名稱欄位重新命名為「name」,來當作和第二個資料集合併的共同欄位,如下範例第4行:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('coursea_data.csv').rename(columns={'course_title':'name'})
df2 = pd.read_csv('Coursera_courses.csv')
接下來,就可以利用Pandas套件的merge()方法(Method)進行合併,如下範例:
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('coursea_data.csv').rename(columns={'course_title':'name'})
df2 = pd.read_csv('Coursera_courses.csv')
result = df1.merge(df2, how='inner')
print(result)
由於我們想要查找兩個資料集皆擁有的資料,也就是所謂的交集,所以在Pandas套件的merge()方法(Method)中,需設定how關鍵字參數(Keyword Argument)為「inner」,即可得到兩個資料集的相同資料結果。
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/2021/10/pandas-compare-values-between-dataframes.html
)網站觀看更多精彩內容。
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結構式目標選才面談技巧
經過一連串的招募面談,人資單位與用人單位好不容易把人找進來了,每每在試用期間,總還是會發生新人的積極度不夠、專業知識不足、配合度不好…等狀況,或發現新人在面談所說的和實際工作情況落差很大。 以上這些不適任的理由,其實都可以在面談過程中,透過結構式的提問,對應徵者有更深入的瞭解,幫助主管與HR在進行人選評估時,有更完整、全面的資訊進行判斷。 你將可以學到: • 瞭解結構式面談的程序與準備步驟 • 清楚工作職能與人才標準的關係 • 掌握行為式選才面談要點 課程簡介: 引導學習者認識結構式選才應具備的成功七要素及招募的三階段;並瞭解要找到適合的人才需從訂定人才規格開始,這正是企業招募前最重要的基礎工程。 當有了人才需求的規格後,用人單位及HR單位就能依據此規格進行人員的篩選及遴選;整系列的課程中,也同時說明招募面談流程前/中/後應掌握的作業要點及技巧,協助主管及人資單位可以更有品質的找到符合企業需求的人才。 課程單元: 單元一:招募與結構式選才 單元二:職能導向人才標準 單元三:審閱履歷表要點 單元四:面談前的準備 單元五:面談流程與互動要點 單元六:行為事例提問 單元七:面談資料整合與決定 林素琴 講座簡介 · 臺灣行動學習協會(WIAL-TW)監事 · ICF國際教練聯盟臺灣總會(ICFTaiwan) 常務監事暨HR私董會召集人 · IAF 國際引導師協會合格會員(International Association of Facilitators) · 澳洲國際教練學院(International Coach Academy) 專業認證企業教練(CPC) · ASK123集團績效發展總監​ · 104人資學院顧問、太毅國際專任顧問授課實績:·  金融保險 日盛金控、永豐金控、元大寶來投信、保德信投信、中國太平洋保險、中國人民保險、中國平安(人壽、數科、銀行)、中德安聯保險、陸家嘴國泰、臺灣人壽、新光人壽、富邦人壽、保德信人壽、三商美邦人壽、工銀安盛保險、第一金人壽、華泰人壽、宏泰人壽、中國信託、富邦銀行、浦發銀行、遠東商銀、國泰世華銀行、法巴銀行、國泰產險、國泰證券、元富證券、元大證券、統一證券、康和證券、遠智證券、仲利國際、勤業眾信、安侯建業、三菱東京日聯銀行、安達人壽 · 科技電子 聯華電子、菲利浦、鴻海精密、台達電、英業達、友達光電、廣達電腦、台灣樂金、晶元光電、達運光電、羅姆半導體、迪芬尼聲科、冠捷科技、新武精密、威剛科技、威光自動化科技、詠業科技、住華科技、仁寶科技、撼訊科技、宏正科技、富威科技、歐朗科技、聚光科技、奕力科技、阿托科技、明泰科技、乾坤科技、台灣晶技、立端科技、奇美電子、創意電子、鉅晶電子、優力國際、宜特科技、美光記憶體、台灣愛普生、臺灣港建、勁永國際、臺灣電力、星恒電源、易能電力、阿特斯太陽光電、韓華新能源、美國動力轉換、加百裕工業、凱士比泵業、艾默生、東元電機、中國珂納電機、派克漢尼汾、西子奧的斯、日立空調、佳能半導體、麥格納國際、科林研發、捷安特、庫柏中國、捷豹路虎、福特汽車、台灣賓士、裕隆日產、TOYOTA · 流通服務業 SOGO百貨、吸引力百貨、香奈兒、歐舒丹、歷峰集團、迪悅化妝品、誠品文化、星巴克、全聯社、中信房屋、金科房產、天驕集團、亦谷服飾、鑫晨服飾、Bossini、冠彣企業、DHL、OCS、飛力達物流、中外運、海通國際汽車物流、勤時通貨運、江蘇中和集團、特力集團、報喜鳥集團、廣州智樂、中賽實業、寶盛國際、Adidas、神腦國際、馥盛、美樂家、如新、玫琳凱(中國)、六福集團、和潤… · 網絡通訊 遊戲橘子、鈊象、億泰利、京群超媒體、三商電腦、鼎新電腦、晶睿通訊、資拓科技、鴻程系統、天躍科技、潘朵信息科技、東方通信、蘇寧雲商、網易、聯動優勢、程曦資訊、勝意科技、台灣大哥大、遠傳電信、宏華國際、台灣之星、遠鑫票證、MOMO富邦媒體、資策會… · 食品醫療 上海強生(Johnson & Johnson)、台灣嬌生、博士倫、可口可樂、多美滋(Dumex)、君樂寶、美麗健乳業、思念食品、統一企業、康師傅、南橋食品、新希望六和集團、碁富食品、泰格醫藥、雷允上藥業、慈濟醫院、馬偕醫院、萬芳醫院、門諾醫院… · 建築塑化製造 亞洲水泥、大陸工程、建國工程、建發集團、永光化學、擎邦科技、冠軍磁磚、國揚實業、國民澱粉化學、ICI (China)、亞東工業、遠紡工業、飛雁紡織、昆嶺薄膜、哈利瑪化成集團、恒力化纖、駿馬奔騰塑業、台英煙草帝國、金科房產、廣西金桂漿紙…
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結構式目標選才面談技巧
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運用 AI 高效開工!Google Workspace 和
本文作者:Google Workspace 客戶解決方案架構師 謝有威
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如果正在進行較為長期和複雜的工作項目,納入更多互動式元素的 Google 文件和試算表會是你的絕佳幫手。除了可以用「@」快速建立像是上市內容追蹤、專案資產、追蹤審查或產品藍圖等常見工作項目的表格範本,更可以透過在文件表格中插入「日期」、「檔案」等智慧型方塊,幫助你製作各種個人化且整齊有條理的文件。
在 Google 試算表中,也可以在「下拉式選單」中建立工作狀態列,讓你一目了然自己工作計畫的完成進度。除此之外,你也可以運用函式功能來追蹤計畫預算、使用條件格式設定為儲存格著色或者凍結工作表的某一列來讓計畫資料更易於閱讀。更重要的是,上述提及的每項編輯功能,都能夠透過設定文件共用,讓你與工作夥伴一起提升線上協作效率。
透過 Gemini 展開嶄新的年度計畫
年後隨著開工、開學,一定有許多計畫紛紛準備啟動。無論是想在新的一年執行思考許久的運動計畫,或是列出整年度的推薦讀物與閱讀計畫,Gemini 都能提供相關建議與規劃方向,成為你制定計畫的小幫手。不久之前,採用 Pro 模型的 Gemini 也已正式支援繁體中文,帶來更進階的邏輯推理、歸納總結等能力,幫助使用者能夠更便利、快速地協作。
舉例來說,如果你想要制定一個已經擱置許久的運動計畫,幫助自己養成定期運動習慣,你可以透過 Gemini 了解有哪些運動類型比較適合初學者、建議安排的運動時間、甚至是在運動次數與日程上的規劃建議。Gemini 會進一步整理相關參考資訊與建議,並提供三種不同版本的回應,讓你可以挑選最適合自己需求的版本,邁出規劃第一步。
如果想讓 Gemini 提供的回覆內容更加精簡、回答方式更口語,或是希望加入更多補充說明,透過回應下方的「修改回覆」,你可以依照自己的需求,以不同風格來調整並修改回覆內容。
除此之外,Gemini 的回答內容也能夠以表格方式呈現,同時提供匯出表格功能,幫助使用者快速整理相關資訊與提供建議,並進行後續修改調整。以剛剛的健身計畫為例,Gemini 透過表格方式清楚整理出不同類型的運動項目、依照日期規劃,並提供動作指導說明與注意事項等等。另外,使用者也可以透過「分享及匯出」功能,將 Gemini 所提供的計畫建議以 Google 文件等雲端檔案形式匯出,方便後續的計畫修改,還有在執行計畫過程中補充紀錄與追蹤調整。
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