Pandas 取得資料

我們會用簡單的方式在網路上取得資料，分別為讀取檔案(csv, excel)，讀取網站的表格(html)，讀取Open data網站的API(json檔)

我們先試從Kaggle下載一個資料集：

https://www.kaggle.com/datasets/salvatorerastelli/spotify-and-youtube/data

Kaggle提供很多很好的練習資料集，並可以從中探索高手都如何進行資料分析，沒事可以多看看。不過，今天先著重在如何讀檔就好！

讀取csv檔案

可以利用pd.read_csv()讀取csv檔案，pd.read_excel()讀取excel檔案

import pandas as pd
data = pd.read_csv('Trending Youtube Videos 2019 to 2020.csv')
df = pd.DataFrame(data)
df

讀取網站的表格

以本期的發票為例試試看，請進入網站：https://invoice.etax.nat.gov.tw/ 使用pd.read_html()可以讀取網站裡的所有表格。 適用於靜態表格的讀取，複雜的比較建議用beautifulsoup 或 selenium 進行爬取。

data = pd.read_html('https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E5%8D%97%E6%9E%81%E6%B4%B2')
data

可以用index來選擇要的表格做成Dataframe

df = pd.DataFrame(data[1]) #第2個表格
df

使用open data的網站讀取API

這會是我們課程中最常使用到的方式，課堂中盡量不花時間在資料擷取，因為擷取完還要做清理，分析...時間會花太長，同學可以自行上網練習。 我們以桃園的open data為例，使用即時自行車資料 https://data.tycg.gov.tw/opendata/datalist/datasetMeta?oid=5ca2bfc7-9ace-4719-88ae-4034b9a5a55c 通常為json檔案，我們以pd.read_json()讀取。

data = pd.read_json('http://data.tycg.gov.tw/api/v1/rest/datastore/a1b4714b-3b75-4ff8-a8f2-cc377e4eaa0f?format=json&limit=500')
data

透過Dataframe的格式更好解析資料結構，會發現桃園總共有162個站點，每個站點存在records這個欄位中，因此我們呼叫對應的欄位取出要的資料

df = pd.DataFrame(data['result']['records'])
df

以上，簡單介紹這幾種可以讀取資料的方式。

這邊有個使用GPT的練習，仔細觀察你會發現上面出現的資料只有100筆而非meta data描述的162筆，為什麼？怎麼解決？

我們這次就到這邊吧，回家用GPT試看看，大家掰掰。