【職場人必備的GenAI入門課】 GAI提高效率和生產力
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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
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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)
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