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資料處理:使用Python語言
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資料處理:使用Python語言

作者: 林進益
出版社: 五南
出版日期: 2021-09-10
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可选择“空运”或“海运”配送,空运费每件商品是RM14。
配送时间:空运约8~12个工作天,海运约30个工作天。
(以上预计配送时间不包括出版社库存不足需调货及尚未出版的新品)
定价:   NT480.00
市场价格: RM73.01
本店售价: RM64.98
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详细介绍 商品属性 商品标记
內容簡介

  運用熱門Python程式語言,學習資料處理。!
  本書屬於基本Python語法的介紹,內容偏向於資料框 (dataframe) 的建構與使用。
  以教程(tutorials)方式進行,書內提供對應的指令與結果,配合「範例」著手,即可了解。
  本書適合初學者,進入門檻或專業性質並不高,也適合一般社會大眾使用。
  本書使用Python 3.8.2 (IDLE)與Spyder 4.1.5二個版本。隨書光碟含全書完整程式碼。
  **光碟內附有本書完整的資料與Python程式碼
 
  一書在手,掌握資料處理!

  Python功能相當多元,絕非只有數據或統計分析目的而已。全書共分9章。第1章Python的簡介說明,其中包括如何建立「類別 (class)」與模組(module)。第2章介紹Python的基本語法。第3章敘述如何於Python內操作矩陣以及一些基本的矩陣運算。第4章介紹主要的資料結構型態:資料框,以及如何進行資料框內的操作。第5章說明如何建立時間序列型態資料,即如何於Python內顯示日期與時間。第6章為第4章的延續,說明「進階資料框」,或稱為「多層次資料框」的建立。第7章介紹不同資料框間的合併操作。第8章屬於資料的輸入與輸出,包括如何讀取網路上的資料。第9章是資料的探索與繪圖的說明。

  閱讀本書最好方式是「一邊閱讀,一邊操作」,不要只用純粹閱讀的方式。切記!
 


作者介紹

作者簡介

林進益


  學歷:
  國立中山大學財務管理博士
  國立政治大學經濟學研究所碩士
  東海大學經濟學系學士

  經歷:
  國立屏東大學財務金融學系副教授
  國立屏東商業技術學院財務金融系副教授
  國立屏東商專財務金融科講師
  致理商專國貿科講師

  著作:
  財金統計學:使用R語言(2016,五南)《財統》
  經濟與財務數學:使用R語言(2017,五南)《財數》
  衍生性金融商品:使用R語言(2018,五南)《衍商》
  財金時間序列分析:使用R語言(2020,五南)《財時》
  統計學:使用Python語言(2020,五南)《統計》
  時間序列分析下的選擇權定價:使用R語言(2020,Pubu電子書)《時選》
  歐式選擇權定價:使用Python語言(2021,五南)《歐選》

 


目錄

第1章 Python的簡介                                                            
1.1 本書的操作方式                                                                           
1.2 資料的型態                                                                                 
1.3 類別                                                                                          
1.4 模組      
                                                                                   
第2章 基本語法                                                               
2.1 基本語法                                                               
2.2 使用模組   
2.3 基本語法  
                                                    
第3章 向量與矩陣                                                            
3.1 向量
3.2 矩陣                                                                                    
3.3 特殊的矩陣        
                                                                
第4章 資料框
4.1 資料框的建立                                                                  
4.2 資料框內的操作                                                            
4.3 序列、類別變數與分組
                                                        
第5章 日期與時間
5.1 使用模組 (time)                                                   
5.2 使用模組 (datetime)                                             
5.3 使用模組 (numpy)                                                   
5.4 使用模組 (pandas)   
                                            
第6章 多層次資料框
6.1 多層次資料框的意義                                                
6.2 使用MultiIndex指令                                          
6.3 重塑型態            
                                      
第7章 資料框的合併
7.1 使用concat(.)函數                                                      
7.2 使用merge(.)函數                                                
7.3 使用join(.)函數
                   
第8章 資料的輸入與輸出
8.1 使用read_csv(.)函數                                                         
8.2 含日期時間的資料框                                                         
8.3 從網路下載資料      
                                                     
第9章 資料探索與繪圖                                       
9.1 EDA                                                                        
9.2 使用模組 (seaborn)