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看圖學Python:資料分析與資料視覺化?

看圖學Python:資料分析與資料視覺化?

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訂購需時10-14天
9786263288805
陳會安?
全華圖書
2024年3月27日
140.00  元
HK$ 133  






ISBN:9786263288805
  • 叢書系列:高中資訊
  • 規格:平裝 / 392頁 / 19 x 26 x 1.96 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    高中資訊


  • [ 尚未分類 ]











      本書是一本學習Python程式設計和資料分析的入門教材,適合初學者輕鬆上手。以Excel使用者的角度,詳細說明Pandas套件的Python資料分析,並透過ChatGPT生成式AI的幫助,讓讀者能夠更快、更輕鬆地學習Python程式設計和資料分析。

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      首先,本書從介紹Python程式語言的基礎開始,徹底解說讀者需要具備的程式設計能力,並介紹OpenAI推出的ChatGPT生成式AI,探討其在程式設計中的應用,以及如何利用ChatGPT來協助學習Python程式設計等相關技術。

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      其次,本書重點闡述Pandas套件在Python資料分析中的應用。從建立Series和DataFrame物件開始,逐步介紹了如何匯入和匯出不同格式的資料,以及如何進行資料篩選、操作和彙整。特別是在第14章至第16章中,通過具體的範例,讀者將學會如何進行資料清理、排序、合併,以及執行各種資料運算和視覺化。

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      本書的獨特之處在於將ChatGPT生成式AI融入到學習過程中,通過ChatGPT的幫助,讀者不僅可以寫出Python程式碼,還能夠自動產生商業模擬數據的學習範例,使得學習過程更加生動有趣,並且實際應用到商業資料分析中。

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      最後,本書使用豐富的圖例和流程圖詳細解說程式設計的觀念和語法,並利用fChart流程圖直譯器呈現動畫流程圖,幫助讀者更好地理解程式邏輯,從而提升解決問題的能力和思維邏輯。

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      《看圖學Python:資料分析與資料視覺化》不僅適用於計算機概論、程式設計和Python資料分析課程的教學,也是自學Python和資料分析的理想選擇。無論是對於初學者還是有一定程式基礎的讀者,本書都將成為你的良師益友,引領你踏入Python程式設計和資料分析的世界。

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    本書特色

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      1. 由淺入深,循序漸進

      從基礎Python語言開始講解,適合初學者入門。完整說明Python程式設計的基本能力,包括變數、資料型態、控制流程、函式、物件導向等。

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      2. 圖文並茂,易學易懂

      使用大量圖例和流程圖來詳細說明程式設計的觀念和語法,讓讀者更容易理解。

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      3. 結合ChatGPT,提升學習效率

      介紹ChatGPT生成式AI,並提供了各種程式設計實例,幫助讀者更有效地學習Python。

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      4. 完整涵蓋Pandas資料分析

      詳細說明Pandas套件的Python資料分析,包括資料匯入、匯出、篩選、編輯、彙整、清理、排序、合併、運算、群組分析、樞紐分析表、資料視覺化等。

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      5. 實戰導向,學以致用

      本書提供大量實作範例,幫助讀者將所學知識應用於實際情況中。



     





    CH01 Python語言與運算思維基礎

    1-1 程式與程式邏輯

    1-2 認識Python、運算思維和Thonny

    1-3 下載與安裝Thonny

    1-4 使用Thonny建立第一個Python程式

    1-5 Thonny基本使用與程式除錯



    CH02 寫出和認識Python程式

    2-1 開發Python程式的基本步驟

    2-2 編輯現存的Python程式?

    2-3 建立第二個Python程式的加法運算?

    2-4 看看Python程式的內容

    2-5 Python文字值

    2-6 Python寫作風格



    CH03 變數、運算式與運算子

    3-1 程式語言的變數

    3-2 在程式使用變數?

    3-3 變數的資料型態和型態轉換函數?

    3-4 讓使用者輸入變數值?

    3-5 認識運算式和運算子

    3-6 在程式使用運算子



    CH04 條件判斷

    4-1 你的程式可以走不同的路?

    4-2 關係運算子與條件運算式?

    4-3 if單選條件敘述?

    4-4 if/else二選一條件敘述?

    4-5 if/elif/else多選一條件敘述?

    4-6 在條件敘述使用邏輯運算子?



    CH05 重複執行程式碼

    5-1 認識迴圈敘述?

    5-2 for計數迴圈

    5-3 while條件迴圈?

    5-4 改變迴圈的執行流程?

    5-5 巢狀迴圈與無窮迴圈?

    5-6 在迴圈中使用條件敘述?



    CH06 函數

    6-1 認識函數?

    6-2 使用者自訂函數?

    6-3 函數的參數?

    6-4 函數的回傳值?

    6-5 函數的實際應用?

    6-6 變數範圍和內建函數?



    CH07 字串與容器型態

    7-1 字串型態?

    7-2 串列型態?

    7-3 元組型態?

    7-4 字典型態?

    7-5 字串與容器型態的運算子



    CH08 檔案、類別與例外處理

    8-1 檔案處理?

    8-2 二進位檔案讀寫

    8-3 類別與物件?

    8-4 建立例外處理?



    CH09 Python模組與套件

    9-1 Python模組與套件?

    9-2 os模組:檔案操作與路徑處理

    9-3 math模組:數學函數?

    9-4 turtle模組:海龜繪圖?

    9-5 pywin32套件:Office軟體自動化?



    CH10 使用ChatGPT學習Python程式設計

    10-1 認識ChatGPT?

    10-2 註冊與使用ChatGPT?

    10-3 ChatGPT是你最佳的Python程式助手?

    10-4 ChatGPT應用:找出Python視窗程式的學習方向

    10-5 ChatGPT應用:幫助你學習Python視窗程式設計



    CH11 Pandas套件:匯入與匯出DataFrame

    11-1 Pandas套件的基礎

    11-2 建立Series和DataFrame物件?

    11-3 匯入外部資料?

    11-4 匯出DataFrame物件?

    11-5 實作案例:使用Pandas爬取HTML表格資料?



    CH12 檢視、選取與篩選DataFrame資料

    12-1 檢視與了解DataFrame資料?

    12-2 檢視DataFrame的整體資訊?

    12-3 選取和走訪DataFrame整列與整欄資料?

    12-4 檢視DataFrame指定欄位的資訊?

    12-5 篩選DataFrame資料?

    12-6 實作案例:使用SQL語言篩選DataFrame資料?



    CH13 DataFrame索引、編輯與資料彙整

    13-1 DataFrame索引設定?

    13-2 使用索引器選取DataFrame子集?

    13-3 編輯DataFrame資料?

    13-4 串聯多個DataFrame資料?

    13-5 實作案例:多個Excel工作表的資料彙整



    CH14 DataFrame資料清理、排序與資料合併

    14-1 字串與日期/時間的資料處理?

    14-2 DataFrame資料清理?

    14-3 DataFrame資料排序?

    14-4 DataFrame資料合併?

    14-5 實作案例:DataFrame商業資料清理



    CH15 DataFrame資料運算、群組分析與樞紐分析表

    15-1 DataFrame資料運算?

    15-2 DataFrame資料分組的群組分析?

    15-3 使用DataFrame建立樞紐分析表?

    15-4 實作案例:使用樞紐分析表進行資料分析



    CH16 Pandas+Plotly Express資料視覺化

    16-1 認識資料視覺化?

    16-2 Pandas資料視覺化?

    16-3 Plotly互動資料視覺化?

    16-4 實作案例:Tutsplus教學文件的資料視覺化?

    16-5 實作案例:台積電股價的互動資料視覺化?



    CHA Google Colab雲端服務基本使用(電子書) "





    其 他 著 作