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Pandas DataFrame處理雙維度資料方法(4)
Q:如何取得Pandas DataFrame資料?
1.head()：取得最前面的n筆資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
new_df = df.head(2)
print(new_df) #取得最前面的兩筆資料
2.tail()：取得最後面的n筆資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
new_df = df.tail(3)
print(new_df) #取得最後面的三筆資料
3.中括號[]：在中括號中指定「欄位名稱」或「資料索引值」，來取得所需的資料集，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
print(df[["name"]]) #取得單一欄位資料(型別為DataFrame)
print(df[["name", "chinese"]]) #取得多欄位資料(型別為DataFrame)
print(df[0:3]) #取得索引值0~2的資料
4.at[資料索引值,欄位名稱]：利用資料索引值及欄位名稱來取得「單一值」，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
print(df.at[1, "math"]) #利用at()方法取得索引值為1的math欄位資料
5.iat[資料索引值,欄位順序]：利用資料索引值及欄位順序來取得「單一值」，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
print(df.iat[1, 0]) #取得索引值為1的第一個欄位資料"
5.loc[資料索引值,欄位名稱]：利用資料索引值及欄位名稱來取得「資料集」，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
print(df.loc[[1, 3], ["name", "chinese"]]) #取得資料索引值為1和3的name及chinese欄位資料集
6.iloc[資料索引值,欄位順序]：利用資料索引值及欄位順序來取得「資料集」，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
print(df.iloc[[1, 3], [0, 2]]) #取得資料索引值為1和3的第一個及第三個欄位資料集
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/2020/11/python-pandas-dataframe-tutorial.html
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06/27 00:00
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EViews 軟體應用－Panel Data Analysis／何宗武老師【鼎茂統計諮詢中心】
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Pandas DataFrame處理雙維度資料方法(3)
Q:如何刪除Pandas DataFrame資料
1.drop(欄位名稱串列,axis=1)：刪除指定欄位名稱的欄位，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
new_df = df.drop(["math"], axis=1)
print("刪除math欄位")
print(new_df)
2.drop(資料索引串列,axis=0)：刪除指定資料索引的資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
new_df = df.drop([0, 3], axis=0) # 刪除第一筆及第四筆資料
print("刪除第一筆及第四筆資料")
print(new_df)
3.dropna()：刪除含有NaN或空值的資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，在進行資料清理的時候非常實用，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", np.NaN, "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
new_df = df.dropna()
print("刪除空值後的df")
print(new_df)
4.drop_duplicates()：刪除重複的資料，並且會回傳一個新的Pandas DataFrame資料集，同樣最常應用在資料清理的時候，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Mike", "Cindy", "John"],
"city": ["Taipei", "Taipei", "Kaohsiung", "Taichung"],
"math": [80, 80, 93, 86],
"chinese": [80, 80, 93, 86]
}
df = pd.DataFrame(grades)
new_df = df.drop_duplicates()
print("刪除重複值後的df")
print(new_df)
Q:如何篩選Pandas DataFrame資料
通常在處理大量的資料集時，有很高的機率會需要利用條件式來篩選所需的資料，這時候就可以利用中括號[]存取欄位來進行資料篩選，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
print("篩選math大於80的資料集")
print(df[df["math"] > 80])
另一個最常見的資料篩選情境，就是找出包含特定值的資料集，這時候可以利用Pandas DataFrame的isin()方法(Method)來達成，如下範例：
grades = {
"name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
"math": [80, 75, 93, 86],
"chinese": [63, 90, 85, 70]
}
df = pd.DataFrame(grades)
print("篩選name欄位包含John的資料集")
print(df[df["name"].isin(["John"])])
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/2020/11/python-pandas-dataframe-tutorial.html
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05/05 00:00
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學習大數據資料分析 - 新冠肺炎資料分析 (You may learn data analysis from big data.)
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【寵物證照全攻略】寵物照護員、寵物保母職業解析 | 課程推薦
據農業部統計，台灣家犬家貓總數約300萬隻！隨著台灣毛小孩數量持續攀升，寵物市場產值突破600億，相關從業人員需求也大幅增加。無論是寵物保母、寵物照護員、寵物美容、寵物膳食、寵物禮儀師，專業證照已成為從業的基本門檻，能夠提升專業形象與職涯競爭力。本篇文章將帶你深入了解台灣熱門的寵物證照種類、報考資格，以及推薦的線上課程，幫助你順利進入寵物行業。
一、為什麼需要寵物證照？
隨著飼主對寵物健康、生活品質的要求提高，寵物相關服務已從單純的日常照顧發展至專業化、精細化領域。擁有相關證照，不僅能夠獲得雇主或客戶的信任，還能在市場競爭中脫穎而出。
二、熱門寵物證照與相關課程介紹
1. 寵物保母證照
寵物保母的工作大多偏向短期照顧陪伴，如寄宿服務、到府看顧等。證照考核內容分為初階與進階，涵蓋營養學、基本護理、行為學等知識。適合彈性工作者或兼職人士，也適合寵物行業相關人員或毛小孩飼主進修相關教養知識。
🔵 相關領域：寵物旅社、寵物安親中心、有鐘點照顧需求的飼主
🔵 相關證照與課程：（結業考核通過即可獲頒寵物保母證書）
🔵 如何報考：報名認證課程，術科分數為課程作業，另有學科測驗，加權後總分70分以上即可通過認證。
2. 寵物照護員證照
據統計，飼主在毛小孩花費的比例，醫療與健康相關支出占20%，寵物的健康與老年長照課題備受關注，寵物照護員的需求更加重視。除了日常照顧與健康維護，特別針對老年或疾病的毛小孩，寵物照護員需具備醫療護理與長期照護的相關知識。適合已有寵物保母或教養基本資歷者在職進修。
🔵 相關職缺領域：動物醫院、寵物長照中心、牧場或小型動物園
🔵 相關證照與課程：
✅ PCP寵物照護員認證：分為初階與進階，基礎課程以健康犬貓為照顧對象包含寵物基本健康檢查，教導寵物照護技巧與基本護理知識；進階課程針對老病殘弱寵物，加入醫療輔助職能。 https://nabi.104.com.tw/ability/10029426
🔵 如何報考：報名認證課程，術科分數為課程作業與情境模擬，另有學科測驗，加權後總分70分以上即可通過認證。
3. 寵物美容師證照
唯一國家頒發的寵物證照，寵物美容師的主要職責是為寵物提供美容與健康護理，包括洗澡、修剪毛髮、修剪指甲、清理耳朵等，確保寵物的整潔與健康。這份職業適合對動物有高度耐心，並對美容技術感興趣的人。
🔵 相關職缺領域：寵物美容店、寵物SPA中心、動物醫院
🔵 相關證照與課程：
✅ 寵物美容師考照就業輔導：幫助受測者蓋寵物美容技術、護理與衛生安全等。 https://nabi.104.com.tw/course/sce/1e3e8e7f-23cf-434b-8b71-145788ad4cb0
🔵 如何報考：
參加寵物美容相關課程，學習基礎美容技術與寵物護理。
報名官方認證考試，通過筆試與實作測驗。
取得證照後可選擇進階培訓，提升專業技術能力。
4. 寵物禮儀師證照
以寵物犬貓平均壽命約14歲，飼主們在陪伴毛小孩走向生命的終站時，也希望他們能如家人般的完美告別，寵物禮儀師的需求應運而生。寵物禮儀師的主要工作為協助寵物的善終服務，包括遺體整理，根據飼主宗教信仰規劃告別式等。由於這類工作需要大量的殯葬流程知識，也有許多是內政部發證核可的禮儀師跨領域服務臨終寵物。
🔵 相關領域：寵物禮儀公司
🔵 相關證照與課程：
🔵 如何報考：至發照單位報名培訓證照課程，出席率達標、繳交作業（完成情境模擬），並參與考試，加權成績達70分以上者，核發證照
５．進修單項課程精進照護能力 | 寵物膳食 | 寵物居家美容 | 中高齡寵物芳療按摩
適合已擔任寵物產業從業人員，想要學習進修單項專業，或是身為毛小孩飼主，想要精進照顧能力。
🔵 相關領域：自我學習成長
🔵 相關證照與課程：
🔵 如何報考：至報名單位報名培訓課程，「寵膳食育」需參與培訓班，出席率80%已上，且參加學科筆試與術科實作考試，現場測驗核可後發證。「寵物居家美容」與「中高齡寵物芳療」則皆為實體培訓課程。
無論是全職投入或兼職發展，考取寵物證照，將能有效提升專業競爭力並開創職業發展機會。透過適當的學習與準備，你也能在寵物產業中找到適合自己的職涯發展道路！
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