2023年7月16日 星期日

用Pandas來操作各縣市百香果的產量相關資料

資料來源：https://kmweb.coa.gov.tw/subject/subject.php?id=5178

範例一：列印111年各縣市百香果的產量

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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣', '合　　計'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 939.57],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 914.92],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373, 22591],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177, 20668818]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 顯示數據
print(df)

執行結果：
    縣市名稱  種植面積（公頃）  結實面積（公頃）  每公頃收量（公斤）    收量（公斤）
0    新北市      4.78      4.49      11201     50291
1    宜蘭縣      6.78      5.47      11180     61155
2    桃園市      3.13      2.95      14615     43115
3    新竹縣      3.41      3.41      15334     52290
4    苗栗縣     19.19     19.19      18728    359395
5    台中市     64.58     64.38      17493   1126224
6    彰化縣     20.75     20.75      12868    267003
7    南投縣    643.82    633.68      26124  16554117
8    雲林縣     12.40     12.40      16652    206487
9    嘉義縣     27.58     27.58      11191    308652
10   台南市     21.94     21.94      16837    369393
11   高雄市     35.58     28.71      13937    400141
12   屏東縣     46.40     42.94      11328    486436
13   台東縣     14.11     14.11      15096    212999
14   花蓮縣     12.33     10.13      12871    130384
15   基隆市      0.40      0.40       3337      1335
16   嘉義市      0.45      0.45      42000     18900
17   台北市      1.68      1.68      10907     18324
18   金門縣      0.26      0.26       8373      2177
19  合　　計    939.57    914.92      22591  20668818

範例二：顯示前五筆資料
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣', '合　　計'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 939.57],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 914.92],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373, 22591],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177, 20668818]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 顯示前5筆資料
print(df.head())

執行結果：
  縣市名稱  種植面積（公頃）  結實面積（公頃）  每公頃收量（公斤）  收量（公斤）
0  新北市      4.78      4.49      11201   50291
1  宜蘭縣      6.78      5.47      11180   61155
2  桃園市      3.13      2.95      14615   43115
3  新竹縣      3.41      3.41      15334   52290
4  苗栗縣     19.19     19.19      18728  359395

範例三：顯示前十筆資料
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣', '合　　計'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 939.57],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 914.92],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373, 22591],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177, 20668818]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 顯示前10筆資料
print(df.head(10))

執行結果：
  縣市名稱  種植面積（公頃）  結實面積（公頃）  每公頃收量（公斤）    收量（公斤）
0  新北市      4.78      4.49      11201     50291
1  宜蘭縣      6.78      5.47      11180     61155
2  桃園市      3.13      2.95      14615     43115
3  新竹縣      3.41      3.41      15334     52290
4  苗栗縣     19.19     19.19      18728    359395
5  台中市     64.58     64.38      17493   1126224
6  彰化縣     20.75     20.75      12868    267003
7  南投縣    643.82    633.68      26124  16554117
8  雲林縣     12.40     12.40      16652    206487
9  嘉義縣     27.58     27.58      11191    308652

範例四： 顯示最後10筆資料
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣', '合　　計'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 939.57],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26, 914.92],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373, 22591],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177, 20668818]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 顯示後10筆資料
print(df.tail(10))

執行結果：
    縣市名稱  種植面積（公頃）  結實面積（公頃）  每公頃收量（公斤）    收量（公斤）
10   台南市     21.94     21.94      16837    369393
11   高雄市     35.58     28.71      13937    400141
12   屏東縣     46.40     42.94      11328    486436
13   台東縣     14.11     14.11      15096    212999
14   花蓮縣     12.33     10.13      12871    130384
15   基隆市      0.40      0.40       3337      1335
16   嘉義市      0.45      0.45      42000     18900
17   台北市      1.68      1.68      10907     18324
18   金門縣      0.26      0.26       8373      2177
19  合　　計    939.57    914.92      22591  20668818

以下的範例把合計欄位拿掉
範例五：獲取縣市名稱欄位的數據

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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 獲取縣市名稱欄位的數據
city_names = df['縣市名稱']

print(city_names)

執行結果：
0     新北市
1     宜蘭縣
2     桃園市
3     新竹縣
4     苗栗縣
5     台中市
6     彰化縣
7     南投縣
8     雲林縣
9     嘉義縣
10    台南市
11    高雄市
12    屏東縣
13    台東縣
14    花蓮縣
15    基隆市
16    嘉義市
17    台北市
18    金門縣
Name: 縣市名稱, dtype: object

範例六：獲取收量欄位的數據
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 獲取收量欄位的數據
harvest_amounts = df['收量（公斤）']

print(harvest_amounts)

執行結果：
0        50291
1        61155
2        43115
3        52290
4       359395
5      1126224
6       267003
7     16554117
8       206487
9       308652
10      369393
11      400141
12      486436
13      212999
14      130384
15        1335
16       18900
17       18324
18        2177
Name: 收量（公斤）, dtype: int64

範例七：獲取第7行的數據

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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 獲取第7行的數據
row_1 = df.loc[7]

print(row_1)

執行結果：
縣市名稱              南投縣
種植面積（公頃）       643.82
結實面積（公頃）       633.68
每公頃收量（公斤）       26124
收量（公斤）       16554117
Name: 7, dtype: object

範例八：獲取第一行到第五行的數據
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 獲取第一行到第五行的數據
rows_1_to_5 = df.loc[0:4]

print(rows_1_to_5)

執行結果：
  縣市名稱  種植面積（公頃）  結實面積（公頃）  每公頃收量（公斤）  收量（公斤）
0  新北市      4.78      4.49      11201   50291
1  宜蘭縣      6.78      5.47      11180   61155
2  桃園市      3.13      2.95      14615   43115
3  新竹縣      3.41      3.41      15334   52290
4  苗栗縣     19.19     19.19      18728  359395

範例九：獲取收量大於100,000公斤的縣市
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 根據條件獲取數據（例如，獲取收量大於100,000公斤的縣市）
high_harvest = df[df['收量（公斤）'] > 100000]

print(high_harvest)

執行結果：
   縣市名稱  種植面積（公頃）  結實面積（公頃）  每公頃收量（公斤）    收量（公斤）
4   苗栗縣     19.19     19.19      18728    359395
5   台中市     64.58     64.38      17493   1126224
6   彰化縣     20.75     20.75      12868    267003
7   南投縣    643.82    633.68      26124  16554117
8   雲林縣     12.40     12.40      16652    206487
9   嘉義縣     27.58     27.58      11191    308652
10  台南市     21.94     21.94      16837    369393
11  高雄市     35.58     28.71      13937    400141
12  屏東縣     46.40     42.94      11328    486436
13  台東縣     14.11     14.11      15096    212999
14  花蓮縣     12.33     10.13      12871    130384

範例十：計算平均種植面積
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 計算平均種植面積
average_planting_area = df['種植面積（公頃）'].mean()

print(average_planting_area, "公頃")

執行結果：
49.45105263157895 公頃

範例十一：計算最大結實面積
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 計算最大結實面積
max_yield_area = df['結實面積（公頃）'].max()

print(max_yield_area, "公頃")

執行結果：
633.68 公頃

範例十二：計算總收量
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import pandas as pd

# 創建百香果種植數據
data = {
    '縣市名稱': ['新北市', '宜蘭縣', '桃園市', '新竹縣', '苗栗縣', '台中市', '彰化縣', '南投縣', '雲林縣', '嘉義縣', '台南市',
               '高雄市', '屏東縣', '台東縣', '花蓮縣', '基隆市', '嘉義市', '台北市', '金門縣'],
    '種植面積（公頃）': [4.78, 6.78, 3.13, 3.41, 19.19, 64.58, 20.75, 643.82, 12.4, 27.58, 21.94,
                     35.58, 46.4, 14.11, 12.33, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '結實面積（公頃）': [4.49, 5.47, 2.95, 3.41, 19.19, 64.38, 20.75, 633.68, 12.4, 27.58, 21.94,
                     28.71, 42.94, 14.11, 10.13, 0.4, 0.45, 1.68, 0.26],
    '每公頃收量（公斤）': [11201, 11180, 14615, 15334, 18728, 17493, 12868, 26124, 16652, 11191,
                      16837, 13937, 11328, 15096, 12871, 3337, 42000, 10907, 8373],
    '收量（公斤）': [50291, 61155, 43115, 52290, 359395, 1126224, 267003, 16554117, 206487, 308652,
                   369393, 400141, 486436, 212999, 130384, 1335, 18900, 18324, 2177]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 計算總收量
total_harvest = df['收量（公斤）'].sum()

print(total_harvest, "公斤")

執行結果：
20668818 公斤
於
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  • 南開科技大學首創百香果微學分5/2日登場，由百香果種植專家鄭鳳池父子聯手鳴槍
    智慧百香果園建置與行銷微學分課程即將在 南開科技大學 H3廣場 前的百香果園開設，107年5月2日將由百香果種植專家鄭鳳池、鄭勝仁父子聯手上第一堂課，教導同學認識水果之王百香果以及如何為搭建百香果株搭建棚架。 鄭鳳池、鄭勝仁父子從事百香果種植合計年資有30年，第一次從農夫...