Python程式設計 培訓

模塊1：Pandas在DataFrame工作中的功能

• Pandas簡介
  • 基本數據結構：Series和DataFrame
• DataFrame操作
  • 數據加載與保存（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
• DataFrames的合併與連接
  • merge, join, concat
• 處理缺失數據
  • 識別缺失數據
  • 填充缺失數據的方法

模塊2：程序運行時間優化

• 優化簡介
  • 優化在編程中的意義
• 代碼優化
  • 高效的數據結構
  • 避免重複計算
  • 循環優化
• Pandas優化
  • 操作的向量化
  • 避免使用apply和lambda
  • 大數據集處理
• 通過創建函數簡化代碼
  • 創建和使用函數
  • 代碼重構

模塊3：NumPy庫的使用

• NumPy簡介
  • 導入庫
  • 基本數據結構：ndarray
• 數組操作
  • 創建和修改數組
  • 數組索引與切片
• 數學和統計函數
  • 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
• 高維數據處理
  • 2D、3D及更高維度數組
  • 數組形狀轉換
• 與其他庫的集成

模塊4：使用Python在Excel中創建圖表

• openpyxl和xlsxwriter簡介
• 在Excel中創建圖表
  • 創建新簡易圖表（線性、柱狀等）
  • 圖表格式化
• 將圖表生成為圖片（PNG）
  • 使用matplotlib生成圖表
  • 保存圖表為PNG文件
• Excel中的進階圖表
• 自動化報告
  • 創建自動化的包含圖表的報告
  • Pandas與openpyxl/xlsxwriter的結合