• 基礎數據分析-2026(2)

Pandas套件

• 講義

• Pandas是讓Python走上數據分析主流語言的一項神兵利器，透過DataFrame可以快速地處理資料。

  臺灣GDP資料 (1960-2025)

  # 匯入numpy套件，為了簡化程式碼，將它套件另外命名成np
  import numpy as np
  # 匯入pandas套件，為了簡化程式碼，將它套件另外命名成pd
  import pandas as pd
  # 匯入 csv 套件
  import csv
  
  # 匯入plotly套件，以便繪製視覺化圖形
  import plotly.graph_objs as go
  import plotly.io as pio
  
  # 針對 Colab 的顯示設定
  pio.renderers.default = 'colab'
  
  data = pd.read_csv('gdp_taiwan.csv')
  data.head()
  
  Taiwan = data.loc[0][1:]
  
  years = np.linspace(1960, 2025, 66) # 製造從 1960 至 2025 的年
  
  # 將要繪製的拆線圖拼成一個串列資料
  trace = go.Scatter(
     x = years,
     y = Taiwan,
     mode = 'lines+markers'
  )
  
  # 建立 Layout
  layout = go.Layout(
      xaxis={'title': '年份'},
      yaxis={'title': 'GDP資料'},
      hovermode='closest'
  )
  
  # 組合並顯示
  fig = go.Figure(trace, layout=layout)
  fig.show()

  

  問題討論：
  GDP:國內生產毛額
  1.一個地區
  2.一段時間內
  3.生產的所有最終商品和勞務的市場價值
  計算公式:
  =C+I+G+X-M(消費+投資+政府支出+出口-進口)
  
  (1)為什麼GDP會有向上成長的趨勢?
  (2)有哪些時間臺灣的GDP是呈現大幅衰退?
  (3)你認為哪些因素造成臺灣的GDP大幅衰退?