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Python數據分析 自學的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
Python數據分析 自學的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）丹尼爾·陳寫的 Python數據分析活用Pandas庫 和陳紅波等的 數據分析從入門到進階都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自人民郵電 和機械工業所出版 。
世新大學 財務金融學研究所(含碩專班) 吳翠鳳所指導 林昱德的 使用理財機器人的行為意圖之研究 （2022），提出Python數據分析 自學關鍵因素是什麼，來自於UTAUT、理財機器人。
而第二篇論文國立彰化師範大學 工業教育與技術學系技職教育教學碩士在職專班 廖錦文所指導 羅筱恩的 技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究-以桃竹苗地區為例 （2022），提出因為有 技術型高中學生、學生學習歷程檔案學習動機、學生學習歷程檔案學習成效的重點而找出了 Python數據分析 自學的解答。
Python數據分析活用Pandas庫
為了解決Python數據分析 自學 的問題，作者（美）丹尼爾·陳 這樣論述：
本書是Python資料分析入門書，每個概念都通過簡單實例來闡述，便於讀者理解與上手。具體內容包括：Python及Pandas基礎知識，載入和查看 資料集，Pandas的DataFrame物件和Series物件，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的繪圖方法為探索性資料分析作圖，連接與合併資料集，處理缺失資料，清理資料，轉換資料類型，處理字串，應用函數，分組操作，擬合及評估模型，正則化方法與聚類技術等。 丹尼爾·陳（Daniel Y. Chen） Lander Analytics公司資料科學家，Software Carpentry和Data Carpen
try的講師和課程維護人員，Data Camp的課程講師。目前他在弗尼吉亞理工大學社會與決策分析實驗室從事政策決策資料分析。 獻詞 iii 序 iv 前言 v 致謝 xi 關於作者 xiv 第一部分 簡介 1 第1章 Pandas DataFrame基礎知識 2 1．1 簡介 2 1．2 載入資料集 3 1．3 查看列、行、儲存格 5 1．3．1 取列子集 6 1．3．2 取行子集 7 1．3．3 混合 11 1．4 分組和聚合計算 16 1．4．1 分組方式 17 1．4．2 分組頻率計數 21 1．5 基本繪圖 21 1．6 小結 22 第2章 Pandas資料結構
23 2．1 簡介 23 2．2 創建資料 24 2．2．1 創建Series 24 2．2．2 創建DataFrame 25 2．3 Series 26 2．3．1 類似於ndarray的Series 27 2．3．2 布林子集：Series 29 2．3．3 操作自動對齊和向量化（廣播） 31 2．4 DataFrame 34 2．4．1 布林子集：DataFrame 34 2．4．2 操作自動對齊和向量化（廣播） 35 2．5 更改Series和DataFrame 36 2．5．1 添加列 36 2．5．2 直接更改列 37 2．5．3 刪除值 39 2．6 匯出和導入數據 40 2．
6．1 保存資料 40 2．6．2 CSV 42 2．6．3 Excel 42 2．6．4 feather檔案格式 43 2．6．5 其他資料輸出格式 43 2．7 小結 44 第3章 繪圖入門 45 3．1 簡介 45 3．2 matplotlib 46 3．3 使用matplotlib繪製統計圖 51 3．3．1 單變數 52 3．3．2 雙變數 53 3．3．3 多變數資料 54 3．4 seaborn 56 3．4．1 單變數 56 3．4．2 雙變數資料 59 3．4．3 多變數資料 67 3．5 Pandas對象 75 3．5．1 長條圖 75 3．5．2 密度圖 76 3．5．
3 散點圖 77 3．5．4 蜂巢圖 77 3．5．5 箱線圖 79 3．6 seaborn主題和樣式 79 3．7 小結 81 第二部分 資料處理 83 第4章 資料組合 84 4．1 簡介 84 4．2 整理資料 84 4．3 連接 85 4．3．1 添加行 85 4．3．2 添加列 89 4．3．3 不同索引下的連接操作 90 4．4 合併多個資料集 93 4．4．1 一對一合併 94 4．4．2 多對一合併 95 4．4．3 多對多合併 95 4．5 小結 97 第5章 缺失數據 98 5．1 簡介 98 5．2 何為NaN值 98 5．3 缺失值從何而來 100 5．3．1 載入
數據 100 5．3．2 合併資料 101 5．3．3 用戶輸入值 103 5．3．4 重建索引 103 5．4 處理缺失資料 105 5．4．1 查找和統計缺失資料 105 5．4．2 清理缺失資料 106 5．4．3 缺失值計算 109 5．5 小結 110 第6章 整理資料 111 6．1 簡介 111 6．2 包含值而非變數的列 112 6．2．1 固定一列 112 6．2．2 固定多列 114 6．3 包含多個變數的列 115 6．3．1 單獨拆分和添加列（簡單方法） 116 6．3．2 在單個步驟中進行拆分和組合（簡單方法） 118 6．3．3 在單個步驟中進行拆分和組合（複雜方
法） 118 6．4 行與列中的變數 119 6．5 一張表中多個觀測單元（歸一化） 121 6．6 跨多張表的觀測單元 123 6．6．1 使用迴圈載入多個檔 125 6．6．2 使用列表推導載入多個檔 126 6．7 小結 127 第三部分 資料整理 129 第7章 資料類型 130 7．1 簡介 130 7．2 資料類型 130 7．3 類型轉換 131 7．3．1 轉換為字串物件 131 7．3．2 轉換為數值類型 132 7．4 分類資料 136 7．4．1 轉換為category類型 137 7．4．2 操作分類資料 137 7．5 小結 138 第8章 字串和文本資料 139
8．1 簡介 139 8．2 字串 139 8．2．1 取子串和字串切片 139 8．2．2 獲取字串的最後一個字元 141 8．3 字串方法 143 8．4 更多字串方法 144 8．4．1 join方法 144 8．4．2 splitlines方法 144 8．5 字串格式化 145 8．5．1 自訂字串格式 146 8．5．2 格式化字串 146 8．5．3 格式化數位 146 8．5．4 C printf格式化風格 147 8．5．5 Python 3．6+中的格式化字串 148 8．6 規則運算式 148 8．6．1 匹配模式 149 8．6．2 查找模式 152 8．6．3 模式
替代 152 8．6．4 編譯模式 153 8．7 regex庫 154 8．8 小結 154 第9章 應用 155 9．1 簡介 155 9．2 函數 155 9．3 使用函數 156 9．3．1 Series的apply方法 157 9．3．2 DataFrame的apply方法 158 9．4 apply高級用法 160 9．4．1 按列應用 162 9．4．2 按行應用 164 9．5 向量化函數 166 9．5．1 使用NumPy 167 9．5．2 使用numba 168 9．6 lambda函數 168 9．7 小結 170 第10章 分組操作：分割-應用-組合 171 10
．1 簡介 171 10．2 聚合 171 10．2．1 基本的單變數分組聚合 172 10．2．2 Pandas內置的聚合方法 173 10．2．3 彙總函式 174 10．2．4 同時傳入多個函數 176 10．2．5 在agg/aggregate中使用字典 177 10．3 轉換 178 10．4 篩檢程式 182 10．5 pandas．core．groupby．DataFrameGroupBy對象 183 10．5．1 分組 183 10．5．2 涉及多個變數的分組計算 184 10．5．3 選擇分組 184 10．5．4 遍歷分組 184 10．5．5 多個分組 186 10．5．
6 平鋪結果 187 10．6 使用多重索引 188 10．7 小結 191 第11章 datetime資料類型 192 11．1 簡介 192 11．2 Python的datatime對象 192 11．3 轉換為datetime 193 11．4 載入包含日期的資料 196 11．5 提取日期的各個部分 196 11．6 日期運算和Timedelta 198 11．7 datetime方法 200 11．8 獲取股票資料 202 11．9 基於日期取資料子集 203 11．9．1 DatetimeIndex對象 203 11．9．2 TimedeltaIndex對象 204 11．10
日期範圍 205 11．10．1 頻率 206 11．10．2 偏移量 207 11．11 移動 207 11．12 重採樣 213 11．13 時區 214 11．14 小結 215 第四部分 資料建模 217 第12章 線性模型 218 12．1 簡介 218 12．2 簡單線性回歸 218 12．2．1 使用統計模型庫 218 12．2．2 使用sklearn庫 220 12．3 多元回歸 222 12．3．1 使用statsmodels庫 222 12．3．2 使用statsmodels和分類變數 222 12．3．3 使用sklearn庫 224 12．3．4 使用sklearn和
分類變數 225 12．4 保留sklearn的索引標籤 226 12．5 小結 226 第13章 廣義線性模型 227 13．1 簡介 227 13．2 邏輯回歸 227 13．2．1 使用statsmodels 229 13．2．2 使用sklearn 230 13．3 泊松回歸 232 13．3．1 使用statsmodels 232 3．3．2 負二項回歸 233 13．4 更多GLM 234 13．5 生存分析 235 13．6 小結 238 第14章 模型診斷 239 14．1 簡介 239 14．2 殘差 239 14．3 比較多個模型 243 14．3．1 比較線性模型 2
43 14．3．2 比較GLM 246 14．4 k折交叉驗證 248 14．5 小結 251 第15章 正則化 252 15．1 簡介 252 15．2 何為正則化 252 15．3 LASSO回歸 254 15．4 嶺回歸 255 15．5 彈性網 256 15．6 交叉驗證 258 15．7 小結 260 第16章 聚類 261 16．1 簡介 261 16．2 k均值聚類 261 16．3 層次聚類 267 16．3．1 最長距離法 267 16．3．2 最短距離法 267 16．3．3 平均距離法 268 16．3．4 重心法 268 16．3．5 手動設置閾值 269 16．4
小結 270 第五部分 終章 271 第17章 Pandas之外 272 17．1 科學計算棧 272 17．2 性能 272 17．2．1 測試代碼執行時間 272 17．2．2 分析代碼 274 17．3 規模更大、速度更快 274 第18章 寫給自學者 275 18．1 不可閉門造車 275 18．2 本地聚會 275 18．3 參加會議 275 18．4 互聯網 276 18．5 播客 276 18．6 小結 276 第六部分 附錄 附錄A 安裝 278 附錄B 命令列 280 附錄C 專案範本 282 附錄D Python代碼編寫工具 283 附錄E 工作目錄 285 附錄F
環境 287 附錄G 安裝包 289 附錄H 導入庫 291 附錄I 列表 293 附錄J 元組 294 附錄K 字典 295 附錄L 切片 297 附錄M 迴圈 299 附錄N 推導式 300 附錄O 函數 301 附錄P 範圍和生成器 305 附錄Q 多重賦值 307 附錄R NumPy ndarray 309 附錄S 類 311 附錄T 變形器odo 313 版權聲明 314
使用理財機器人的行為意圖之研究
為了解決Python數據分析 自學 的問題，作者林昱德 這樣論述：
本研究以探討使用者使用理財機器人之使用行為相關研究，目的為探討使用者使用因素，提供未來後續業界之參考，以及找出現階段理財機器人使用者的描述性統計分析。本研究以有使用過銀行推出之理財機器人作為研究對象，於 2022年 7月 14日於網路進行正式問卷投放，回收後進行資料分析，經過問卷後台揭露，本次問卷研究投放人數為 4765 人，回收 490 份問卷，有效得 387份，有效回收率為 78.79%。研究架構以 UTAUT2 為基礎，並加入感知風險成為新的會影響使用意圖的因素。研究結果顯示，績效預期、社群影響、促進條件、價格價值以及習慣會對行為意圖產生顯著正向影響；努力預期以及感知風險對行為意圖則是
沒有影響；行為意圖以及習慣對使用行為有顯著正向影響；促進條件對使用意圖則無影響。希冀本研究可以作為相關單位的參考依據。
數據分析從入門到進階
為了解決Python數據分析 自學 的問題，作者陳紅波等 這樣論述：
本書由一線數據分析師精心編寫，通過大量案例介紹了數據分析工作中常用的數據分析方法與工具。本書包括5章內容，分別是數據分析入門、數據分析——從玩轉Excel開始、海量數據管理——拿MySQL說事兒、數據可視化——Tableau的使用、數據分析進階——Python數據分析。本書通俗易懂、通過大量貼近企業真實場景的案例，幫助讀者在提高數據處理技能的同時加深對數據分析思維的理解。 本書適合有志於從事數據分析工作或已從事初級數據分析工作的人士自學，也可作為產品經理、運營人員、市場人員、對數據分析感興趣的企業高管以及創業者的參考用書。陳紅波，碩士，「大海魚數據分析」公眾號運營者。曾就職於國內大型金融
、遊戲、電商公司的數據部門，擔任高級數據分析師一職，具有豐富的行業數據分析經驗。目前主要負責企業數據部門的管理工作，內容包括數據治理、報表架構、數據支持、業務分析、數據咨詢等。 劉順祥，統計學碩士，「數據分析1480」公眾號運營者。曾就職于唯品會電商平台，擔任高級數據分析師一職。目前就職於國內某數據咨詢公司，為聯想、亨氏、美麗田園、喜力、網魚網咖等企業提供數據咨詢服務。著有《從零開始學Python數據分析與挖掘》一書。
技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究-以桃竹苗地區為例
為了解決Python數據分析 自學 的問題，作者羅筱恩 這樣論述：
摘要 本研究旨在探討公立技術型高中學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效之關係研究。以108學年度入學就讀桃竹苗地區公立技術型高中學生為研究對象，採問卷調查法。發出8校900份問卷，回收有效650份問卷後經資料整理，再透過SPSS 20統計軟體進行資料處理與分析，探討技術型高中學生學習歷程檔案的學習動機及其學習成效之相關情形，進行敘述性統計及推論性統計之分析與討論。依據研究目的，本研究獲致結果如下：壹、桃竹苗地區學生學習歷程檔案以期望成分的學習動機認同度最高，以學習成果的學習成效認同度最高。貳、學生學習歷程檔案以女性學生、就讀家事類、苗栗地區以及上傳課程學習成果與多元學習表現件數多者的學
習動機認同度較高。參、學生學習歷程檔案以女性學生、就讀家事類、苗栗地區以及上傳課程學習成果與多元學習表現件數多者的學習成效認同度較高。肆、桃竹苗地區學生學習歷程檔案學習動機及其學習成效呈現高度正相關。關鍵字：技術型高中學生、學生學習歷程檔案學習動機、學生學習歷程檔案學習成效