2. pandas (pd)
3. numpy (np)
4. re 正則
5. seaborn 視覺化圖表
1. matplotlib (plt)
1.1 美化風格ggplot & 顯示調整
2.1 concat 資料組合
2.2 split 字串分割
原始：
分割後：
2.3 loc iloc資料提取
pandas中loc用於提取資料，預設提取行資料。
區別：
loc根據索引，而iloc根據行列編號。如圖：
以上是求不同城市平均工資的平均值
groupby用法
2.5 value_counts()
value_counts()是一種檢視**某列中有多少個不同值的快捷方法，並計算每個不同值有在該列中有多少重複值。
.nlargest(11) 取最大的10個值。
2.6 drop_duplicates 去重
2.7 head 取前五行資料
2.8 merge將兩個**合併
2.9 sort_value 排序
3. numpy (np)
3.1 常見計算np.round、np.floor、np.ceil、np.where
3.2 astype 型別轉換
4. re 正則
re.findall 正則匹配
5. seaborn 視覺化圖表
seaborn視覺化，官方**
aspect 寬高比
size 圖表的大小
xlim x軸限制範圍
部落格
大資料分析專案中的「最差」實踐
如果它是那麼簡單就好了。當bi 商樂呵呵地告訴你他們的客戶已經成功部署大資料分析專案時，他們不會告訴你還有那麼多失敗的案例。大資料分析專案令 人失望是有一些潛在原因的。你可以找到大量關於大資料分析最佳實踐的建議。但下面是一些大資料分析專案的最差實踐，你需要了解如何避免它們。盲目跟風 這種觀點重複犯了...
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