# 資訊是甚麼，可以吃嗎?Python抓取線上資訊並進行視覺化分析
[colab範例程式碼 - 從政府公開資訊.csv](https://colab.research.google.com/drive/1fgEBaSUqRtT_kRR0oVu4xLcD1QKpGyjb#scrollTo=lU-wfkEUqp4z)

[colab範例程式碼 - kaggle與Titanic](https://colab.research.google.com/drive/15HQyAm3qkKP6ibbOEWFTcPGBXd9NsFwg#scrollTo=PyLUJNKy4F6P)

## 資料流程與分工
在進行資料分析時，我們可以將過程分為以下幾個步驟：
1. **資料取得**：從政府或開放數據平台下載資料，例如使用 API 獲取 `.csv` 檔案。
2. **資料預處理**：清理和整理資料，包含刪除不需要的欄位、處理重複資料、轉換資料格式等。
3. **資料分析**：利用數據運算和分組技術，計算指標或生成摘要。
4. **資料視覺化**：使用圖表（如長條圖、折線圖）來呈現分析結果。
5. **洞察與應用**：根據分析結果提出結論，應用於實際決策或研究中。

## 簡易資料分析 - 從政府公開資訊開始
>[!Note]政府資料開放平台
>為各機關於職權範圍內取得或做成，且依法得公開之各類電子**資料**，包含文字、數據、圖片、影像、聲音、詮釋**資料**(metadata)等，以**開放**格式於網路公開，提供個人、學校、團體、企業或**政府**機關等使用者，依其需求連結下載及利用。

## 資料是什麼，電腦看得懂嗎
在各種網站當中，如果他想要開放資料，他們都會將資料轉為.csv檔案(逗號區隔檔案)

>[!Note]CSV (Comma-Separated Values)
>是一種常見且通用性強的資料儲存格式，記錄中的各個資料欄位由逗號分隔。

而我們將利用python的兩個函式庫，協助我們**資料抓取與整理**以及**資料視覺化**

## pandas 與 matplotlib 函式庫
|名稱| 說明|
|-|-|
|pandas| 資料處理和分析模組(資料處理)。|
|matplotlib |將資料視覺化(圖表製作)。|

---

# 範例：空氣品質預報資料分析

## 1. 資料取得
使用 `pandas` 的 `read_csv` 方法讀取資料，資料來源為 [空氣品質預報資料](https://data.gov.tw/dataset/6349)。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

path = 'https://data.moenv.gov.tw/api/v2/aqf_p_01?api_key=e8dd42e6-9b8b-43f8-991e-b3dee723a52d&limit=1000&sort=publishtime+desc&format=CSV'
df = pd.read_csv(path)

>[!Tip]連結在哪裡
>
> 對.csv檔案下載的地方"右鍵->複製連結網址"

### **利用 `read_csv(path)` 將資料讀取到 DataFrame**
df = pd.read_csv(path)
- 使用 `pandas` 的 `read_csv` 函數，將CSV檔案中的資料讀取並存儲到名為 `df` 的 DataFrame 中。
- 你可以想像將Excel表格的資料塞到變數df當中

## 2.資料預整理

### 查看資料每個 column 的名稱

print(df.columns)

- 這樣就能確認每個row的標籤意涵了
> 
- 根據結果可知，標籤有content,publishtime...等標籤，可知第一行一定都是"說明"，第二行都是"發布時間"....

### 將不要的資訊丟掉
因為我們要分析"一個地區各時間平均"以及"一個時間內各地平均"
=> 其實，我們真正要的資訊只有'area'、'forecastdate'、'aqi'

df.drop(['publishtime','content', 'majorpollutant','minorpollutant','minorpollutantaqi'], axis=1, inplace=True)

>[!Note]
>axis=1指定要刪除的是列而不是行
>inplace=True 表示直接在原 DataFrame 上進行修改

- 將不要的標籤行都刪除，並且 `inplace=True` 表示我們直接在原DataFrame上進行修改，而不返回新的DataFrame。

### 如果你夠細心，你可能會發現這原資料的毛病
如果你有看過他的原資料，你會發現，有一些資料他是**重複登記的**
>[!Caution]
>猜測因為這資料是"預測並且要公布"，才出現這樣的狀況
>> 8/15時，公告8/15 - 8/17的資訊
>> 8/16時，公告8/16 - 8/18的資訊
>> 可見8/17的資訊被重複公告（而且資訊還一模一樣）

所以我們可以利用.drop_duplicates()將重複資訊刪除

df.drop_duplicates()


### 觀察看看"有重複資訊"的資料長度跟"沒有重複資訊"的資料長度差多少

print(len(df))
print(len(df_unique))

>代表他重複登記的資訊佔了大概80%

## 3.資料分析

### 找到日期最大值與最小值

# 將 'forecastdate' 欄位轉換為日期時間物件
df_unique['forecastdate'] = pd.to_datetime(df_unique['forecastdate'])

# 找到最早和最晚的日期
earliest_date = df_unique['forecastdate'].min()
latest_date = df_unique['forecastdate'].max()

print("最早日期:", earliest_date.strftime('%Y/%m/%d'))
print("最晚日期:", latest_date.strftime('%Y/%m/%d'))

- 找到資料中的"預測時間最大與最小值"，有助於我們等等做圖表
- 先將日期轉成時間物件，後找到**在forecastdata欄位**中的最大與最小值
- 並利用strftime('%Y/%m/%d')顯示

### 資料更正*(Mapping/Replace)* - 將資料中的中文轉換成英文

area_mapping = {
    '北部': 'North',
    '竹苗': 'Zhubei',
    '中部': 'Central',
    '雲嘉南':'YunChiayiTainan',
    '高屏': 'KaohsiungPingtung',
    '宜蘭': 'Yilan',
    '花東': 'HualienTaitung',
    '馬祖': 'Matsu',
    '金門': 'Kinmen',
    '澎湖': 'Penghu'
}
df_unique['area'] = df_unique['area'].replace(area_mapping)

### 根據組別分組並取平均值
根據目標，我們希望找到"每個地區在時間區間內的平均 AQI 值"
=> 我們需要按 `area` 這一標籤將資料分組，並計算每個地區的平均 AQI 值。
=> 這樣，我們可以了解每個地區的空氣品質在整個時間區間內的表現。

我們可以使用以下程式碼來實現這個目標：

area_aqi = df_unique.groupby('area')['aqi'].mean()

>[!Note]
>`groupby('area')`：這部分代碼將資料按照 `area` 列的值進行分組，將所有具有相同 `area` 標籤的資料集合在一起。
> `['aqi'].mean()`：對每個分組計算 `aqi` 欄位的平均值，這樣每個地區的平均 AQI 值就會被計算出來。

將其結果print出來，`print(area_aqi)`

## 4.資料視覺化

### 製作圖表，利用剛剛的area_aqi展示結果
根據剛剛計算出來的結果，製作成圖表，我們利用**長條圖**來表示每個地區的AQI值
> area_aqi.plot(kind='barh') = 說明我們現在area_aqi要用長條圖來表示
> xlabel() = 設定X軸名稱
> ylabel() = 設定Y軸名稱
> title() = 設定圖表標題名稱
> show() = show出製作好的圖表

area_aqi.plot(kind='barh')
plt.xlabel('Avg AQI')
plt.ylabel('Area')
plt.title('Each Area AQI in ' + earliest_date.strftime('%Y/%m/%d') + ' to '+ latest_date.strftime('%Y/%m/%d'))
plt.savefig('area_aqi_chart.png')
plt.show()

最後，將其show出來後，應該會長:

### 換你來試看看
如果我們現在想要完成"根據時間分類，評判**各時段下所有地區的平均AQI數值**，並以**折線圖**表示"
應該怎麼做呢?

>[!Tip]提示
> 1. 我們如果要完成上述目標，我們應該要將==日期相同的人==做AQI平均值，那該怎麼讓同日期的人在同一組?
> 2. XXX.plot(kind='line') = 宣告你的dataframe以折線圖表示? XY軸名稱如何宣告?

## 補充:如果你想要繼續玩下去

### Kaggle 簡介與入門

Kaggle 是一個為資料科學和機器學習愛好者設計的平台，提供以下功能與資源
- 擁有大量公開的資料集，涵蓋各種主題：電影評論、電子商務、醫療數據等。
可直接在 Kaggle Notebook 中下載與處理資料，無需本地環境設置。
競賽
- 提供各式機器學習競賽，從初學者到進階者都有適合的挑戰。常見主題包括分類、迴歸、圖像處理和自然語言處理。
- 大量學習資源

### 如果你想要在Colab中使用Kaggle資料集

在 Google Colab 中使用 Kaggle 資料集，可以**直接將資料集下載到 Colab 的虛擬機器中**，避免使用本地端資源。

而要做到這件事情，需要Kaggle API認證才能進行:
到此畫面，點擊Setting
到 Setting 中點擊 Create New Token 就可以拿到了

在這樣的程式下，程式會要求你上傳檔案，將剛剛下載到的.json(即Kaggle API)上傳，此空間就能夠使用Kaggle資料集了!

如果你要下載想要的Dataset，就將Kaggle給予的地址複製到自己的空間中，驅動程式後就會下載

之後就跟前面所述一樣就可以進行資料分析囉