Python 程式設計培訓

模組 1：Pandas 在數據框處理中的函數應用

• Pandas 簡介
  • 基本數據結構：Series 和 DataFrame
• DataFrame 操作
  • 數據讀取與保存（CSV、Excel 等）
  • 基本操作（選擇、過濾、索引）
• 數據修改
  • 添加、刪除列和行
  • 修改 DataFrame 中的值
• 數據聚合與分組
  • GroupBy
  • 聚合、求和、平均值等
• DataFrame 的連接與合併
  • merge, join, concat
• 處理缺失數據
  • 識別缺失數據
  • 填補缺失數據的方法

模組 2：優化程序運行時間

• 優化簡介
  • 優化在編程中的重要性
• 代碼優化
  • 高效的數據結構
  • 避免重複計算
  • 循環優化
• Pandas 優化
  • 操作向量化
  • 避免使用 apply 和 lambda
  • 處理大型數據集
• 通過創建函數簡化代碼
  • 創建和使用函數
  • 代碼重構

模組 3：NumPy 庫的使用

• NumPy 簡介
  • 導入庫
  • 基本數據結構：ndarray
• 數組操作
  • 數組的創建與修改
  • 數組索引與切片
• 數學與統計函數
  • 基本數學運算
  • 統計與聚合函數
• 線性代數
  • 矩陣乘法
  • 行列式、逆矩陣
• 多維數據處理
  • 2D、3D 及更高維數組
  • 數組形狀轉換
• 與其他庫的集成

模組 4：使用 Python 在 Excel 中創建圖表

• openpyxl 和 xlsxwriter 簡介
• 在 Excel 中創建圖表
  • 創建簡單圖表（線性、柱狀等）
  • 圖表格式化
• 生成圖表為圖片（PNG）
  • 使用 matplotlib 生成圖表
  • 將圖表保存為 PNG 文件
• Excel 進階圖表
• 報告自動化
  • 創建帶圖表的自動化報告
  • Pandas 與 openpyxl/xlsxwriter 的集成