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一行指令學Python:用Pandas掌握商務大數據分析(附範例光碟)

一行指令學Python:用Pandas掌握商務大數據分析(附範例光碟)

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9789865033118
徐聖訓
全華圖書
2019年12月25日
173.00  元
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ISBN:9789865033118
  • 叢書系列:大專資訊
  • 規格:平裝 / 456頁 / 19 x 26 x 2.28 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
  • 出版地:台灣
    大專資訊


  • 專業/教科書/政府出版品 > 電機資訊類 > 資訊











      在Python裡,最重要的套件應該是pandas。非資訊專長的初學者要學Python,一定要學pandas,因為它容易入手,而且功能強大。pandas具有強大的資料分析、繪圖能力,甚至能做網路爬蟲。將pandas分析結果回存到Excel也是輕而易舉!本書就是著重在pandas的介紹。



      而本書的另一特色是,筆者會設計許多用Python來解決的問題。研究發現,問題導向學習有助提升學習熱情和學習成效。藉由在實際問題中引發學習動機和熱情,並且親自操作,來尋找問題答案並解決問題!Boud(1987)就主張,學習的起點應該始於學習者想要解決的問題、疑問或困擾。因此,我設計的這些問題只是起點,更希望讀者能將這些知識與生活或工作遭遇的問題做連結,進一步提出屬於自己的問題,並累積解決問題的技巧。



    本書特色



      我們強調的並非Python,而是pandas。

      我們強調用pandas來解決實際問題。

      作者拆解大數據分析中的每一個步驟,配合Python直譯器的特性,讓學習者馬上動手實作,即時理解學習重點。

      如果一個範例的解法不只一種,作者會提供不同的方法,引導學習者嘗試不同的解題方法。


     





    第1章 數字與變數

    1-1 基本資料型態

    1-2 數值

    1-3 變數

    1-4 輸入與輸出指令



    第2章 字串

    2-1 字串介紹

    2-2 字串的運算

    2-3 print 指令列印文字的常用方法

    2-4 介紹f_string 的常用方法

    2.5 透過方格的繪製來熟練print 和字串

    2.6 字串的專用函數

    2.7 字串裡的字元切割

    2.8 字串裡的文字切割

    2.9 字串的性質:內容不可變(Immutable)



    第3章 串列

    3-1 串列介紹

    3-2 創立串列的主要方式

    3-3 串列與文字的關係

    3-4 串列解開(List Unpacking)

    3-5 增加串列元素的方法

    3-6 刪除串列可用pop() 方法

    3-7 對串列裡的資料進行運算

    3-8 串列與for 迴圈的關係

    3-9 for 迴圈與串列解開的使用



    第4章 迴圈

    4-1 for 迴圈基本用法

    4-2 如何在for 迴圈中同時取值和其索引位置

    4-3 用for 迴圈修改list 的內容

    4-4 串列表達式(List Comprehension)



    第5章 字典

    5-1 如何建立字典資料

    5-2 字典如何取值

    5-3 串列和字典資料型態的轉換

    5-4 字典如何與for 迴圈結合

    5-5 集合



    第6章 邏輯判斷

    6-1 基本邏輯關係

    6-2 and, or, not 的語法

    6-3 if

    6-4 一行if(One-line if)

    6-5 一行if 與串列表達式的結合

    6-6 在邏輯判斷裡還有一個語法,叫in



    第7章 Python的套件與模組

    7-1 套件和模組的介紹

    7-2 如何自己撰寫函數

    7-3 函數的回傳值

    7-4 函數的參數數目不固定

    7-5 函數的一行寫法(lambda x)



    第8章 pandas套件

    8-1 創建Series 資料

    8-2 Series 物件常用屬性

    8-3 利用位置和索引鍵提取Series 的資料

    8-4 變更索引鍵

    8-5 索引鍵的重要性

    8-6 Series 常用的方法

    8-7 Series 用來處理「類別型資料」的常用方法



    第9章 pandas DataFrame介紹

    9-1 創立DataFrame

    9-2 DataFrame 的重要屬性(attributes)

    2-3 索引鍵自動對齊的功能

    9-4 NaN 介紹

    9-5 如何定位和讀取DataFrame 裡面的元素

    9-6 增加一欄或一列

    9-7 介紹axis 的觀念

    9-8 如何篩選資料

    9-9 將不同的DataFrame 合併

    9-10 Dataframe 裡的常用函數

    9-11 日期的資料型態

    9-12 用apply() 讓資料處理更簡單



    第10章 pandas── 繪圖

    10-1 單一變數的繪圖

    10-2 二維圖形的幾種可能



    第11章 多層級索引鍵

    11-1 多層級索引鍵的建立

    11-2 多層級索引鍵的資料索引和切片

    11-3 跨層級的資料索引

    11-4 groupby

    11-5 分群之後做什麼

    11-6 groupby 和多層級索引鍵的關係

    11-7 改變欄索引鍵和列索引鍵的位置



    第12章 鐵達尼號

    12-1 鐵達尼號資料檢視

    12-2 從最基本的存亡人數分析

    12-3 了解性別跟存活的關係

    12-4 了解船艙等級與存活率的關係

    12-5 了解船艙等級、性別和存活的關係

    12-6 年紀對存活率的影響

    12-7 費用與存活率的關係

    12-8 父母孩子的數量與存活率的關係

    12-9 費用與年紀的關係



    第13章 pandas──系所生源分析

    13-1 載入資料

    13-2 基本資料分析

    13-3 交叉分析

    13-4 合併不同DataFrame



    第14章 pandas──業務銷售分析

    14-1 業務單位的分析

    14-2 業務單位裡的業務員銷售分析

    14-3 業務單位的產品銷售分析

    14-4 業務單位的產品銷售分析的總和與百分比表

    14-5 其他不同的綜合分析

    14-6 銷售時間軸的分析



    第15章 pandas──股市分析

    15-1 資料載入

    15-2 台積電資料基本分析

    15-3 日收益率

    15-4 股價趨勢研究

    15-5 動態資料的呈現

    15-6 威廉指標線

    15-7 同時處理多家公司的股價資訊



    第16章 pandas──問卷資料分析

    16-1 基本資料檢查和遺漏值處理

    16-2 構面分析

    16-3 性別在四個構面的差異

    16-4 教育程度在四個構面的差異

    16-5 四個構面的相關性分析

    16-6 迴歸分析



    第17章 pandas──字串處理

    17-1 pandas 裡的字串處理

    17-2 正規表達式

    17-3 處理E-mail

    17-4 處理數字型欄位

    17-5 處理日期型欄位




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    2. LISREL新手入門:在結構方程模式的應用