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# System prepended metadata

title: 第九週筆記

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# 第九週筆記

### 手工掛載雲端硬碟
![](https://i.imgur.com/Ll0Qi0d.png)

### 寫入
在雲端硬碟中的 **___TestData**  資料夾中寫入(w)  **001_Hello.txt** 文字檔

![](https://i.imgur.com/Y4dEUTH.png)

### 讀取
讀取雲端硬碟內的檔案

![](https://i.imgur.com/UF9fuau.png)

### 刪除
透過os模組檢查檔案存不存在，若存在即刪除雲端硬碟內的檔案，若不存在即顯示檔案不存在

![](https://i.imgur.com/NqvWe1a.png)

### 顯示雲端硬碟目錄內容
透過os模組顯示雲端硬碟 **___TestData** 資料夾中的目錄內容

![](https://i.imgur.com/bR5e7Vi.png)

### 讀取雲端硬碟中的excel檔
透過 Pandas DataFrame 讀取 **___TestData** 中的Excel檔

![](https://i.imgur.com/vQaXkxD.png)

### 用Pandas將字典內容製作成表格


![](https://i.imgur.com/73a8MML.png)

### 用Pandas將陣列內容製作成表格

![](https://i.imgur.com/DQyrqoj.png)

# **作業**

1. 橫著印出學號、體重、身高
![](https://i.imgur.com/pm9EuqN.png)

2. 把15個元素印出來(利用雙迴圈) 

![](https://i.imgur.com/jEn3PXC.png)

![](https://i.imgur.com/i4gd9d6.png)





# **Pandas DataFrame**
可以用來處理雙維度或多欄位的資料，例如Excel表格

### 建立Pandas DataFrame

```
My = pd.DataFrame() #建立Pandas DataFrame物件，括號內可以放入字典或陣列資料
```

```
import pandas as pd  #導入Pandas，用pd表示pandas
 
grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}
 
df = pd.DataFrame(grades) #用表格呈現grades字典，並指定給df
df #呈現df
```
![](https://i.imgur.com/ZUdRDKL.png)

```
df.index = ["s1", "s2", "s3", "s4"]  #自訂索引值
df.columns = ["student_name", "math_score", "chinese_score"]  #自訂欄位名稱
```

### 取得Pandas DataFrame資料
* #### 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

```
import pandas as pd

grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}
 
df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df") 
print(df)  #印出grades表格
 
print("=================================") #分隔線
 
new_df = df.head(2) #取grades最前面的兩筆資料，並指定給new_df
print("只取最前面兩筆資料的df")
print(new_df)

```
![](https://i.imgur.com/JXQnDt6.png)


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* #### 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
```
import pandas as pd
 
 
grades = {
    "name": ["Mike", "Sherry", "Cindy", "John"],
    "math": [80, 75, 93, 86],
    "chinese": [63, 90, 85, 70]
}
 
df = pd.DataFrame(grades)
print("原來的df")
print(df)
 
print("=================================")
 
new_df = df.tail(3) #取grades最後面的三筆資料，並指定給new_df
print("只取最後面三筆資料的df")
print(new_df)
```
![](https://i.imgur.com/ONt9rPQ.png)

## 開會紀錄
*  開會時間：4/14（四） 20:00~22:00
 
*  討論內容：

   1.    共筆討論
   2.    上課內容複習
   3.    回家作業練習
   4.    討論下次開會時間

*  開會截圖：

![](https://i.imgur.com/2nkGGoF.jpg)



