Chapter 1：pandas及資料分析
1.1 pandas介紹
1.2 資料操控、分析、科學以及pandas
1.3 資料分析程序
1.4 本書章節與程序的關聯性
1.5 pandas旅程中必須具備的資料及分析觀念
1.6 pandas用到的其他Python程式庫
1.7 小結
Chapter 2：啟動並運行pandas
2.1 安裝Anaconda
2.2 IPython及Jupyter筆記本
2.3 介紹pandas序列及資料框
2.4 視覺化
2.5 小結
Chapter 3：用序列表示單變數資料
3.1 設定pandas
3.2 建立序列
3.3 .index及.values屬性
3.4 序列的大小及形狀
3.5 在序列建立時指定索引
3.6 頭、尾、選取
3.7 以索引標籤或位置提取序列值
3.8 把序列切割成子集合
3.9 利用索引標籤實現對齊
3.10 執行布林選擇
3.11 將序列重新索引
3.12 原地修改序列
3.13 小結
Chapter 4：用資料框表示表格及多變數資料
4.1 設定pandas
4.2 建立資料框物件
4.3 存取資料框的資料
4.4 利用布林選擇選取列
4.5 跨越行與列進行選取
4.6 小結
Chapter 5：操控資料框結構
5.1 設定pandas
5.2 重新命名行
5.3 利用[]及.insert()增加新行
5.4 利用擴展增加新行
5.5 利用串連增加新行
5.6 改變行的順序
5.7 取代行的內容
5.8 刪除行
5.9 附加新列
5.10 列的串連
5.11 經由擴展增加及取代列
5.12 使用.drop()移除列
5.13 利用布林選擇移除列
5.14 使用切割移除列
5.15 小結
Chapter 6：索引資料
6.1 設定pandas
6.2 索引的重要性
6.3 pandas 的索引型別
6.4 使用索引
6.5 階層式索引
6.6 小結
Chapter 7：類別資料
7.1 設定pandas
7.2 建立類別物件
7.3 重新命名類別
7.4 附加新類別
7.5 移除類別
7.6 移除未使用的類別
7.7 設定類別
7.8 類別物件的敘述性資訊
7.9 學校成績轉換
7.10 小結
Chapter 8：數值與統計方法
8.1 設定pandas
8.2 對pandas物件執行算術運算
8.3 在pandas物件上執行統計程序
8.4 小結
Chapter 9：存取資料
9.1 設定pandas
9.2 處理CSV及文字/表格格式的資料
9.3 讀寫Excel格式資料
9.4 讀寫JSON檔案
9.5 從網站讀取HTML資料
9.6 讀寫HDF5格式檔案
9.7 存取網站上的CSV資料
9.8 讀寫SQL資料庫
9.9 從遠端資料服務讀取資料
9.10 小結
Chapter 10：整理資料
10.1 設定pandas
10.2 資料整理的意涵
10.3 如何處理資料遺漏
10.4 處理重複資料
10.5 資料轉換
10.6 小結
Chapter 11：結合、關聯以及重塑資料
11.1 設定pandas
11.2 串連幾個物件的資料
11.3 合併與連結資料
11.4 資料值與索引的樞紐操作
11.5 堆疊與解堆疊
11.6 堆疊資料帶來的效能好處
11.7 小結
Chapter 12：資料聚合
12.1 設定pandas
12.2 拆開、套用、結合（SAC）模式
12.3 範例資料
12.4 拆開資料
12.5 套用聚合函數、轉換以及過濾
12.6 轉換分組資料
12.7 過濾分組資料
12.8 小結
Chapter 13：時間序列建模
13.1 設定IPython筆記本
13.2 日期、時間、區間的表示方法
13.3 時間序列資料簡介
13.4 使用偏移值計算新日期
13.5 利用Period表示持續時間
13.6 處理日曆中的假日
13.7 利用時區正規化時間戳記
13.8 操控時間序列資料
13.9 時間序列的移動視窗運算
13.10 小結
Chapter 14：視覺化
14.1 設定pandas
14.2 Pandas的基本繪圖
14.3 建立時間序列圖表
14.4 統計分析常見的繪圖
14.5 在單一圖表中手動顯示多張繪圖
14.6 小結
Chapter 15：歷史股價分析
15.1 設定IPython筆記本
15.2 從Google取得與組織股票資料
15.3 繪製股價時間序列的圖
15.4 繪製成交量序列的圖
15.5 計算簡易的每日收盤價變化百分比
15.6 計算簡易的股票每日累積報酬率
15.7 將每日報酬率重新取樣為每月報酬率
15.8 分析報酬率分布
15.9 移動平均計算
15.10 比較股票之間的平均每日報酬率
15.11 依每日收盤價的變化百分比找出股票相關性
15.12 計算股票波動率
15.13 決定風險相對於期望報酬率的關係
15.14 小結
2024專利防護中