Python 程式設計培訓

模組 1：在數據框處理中使用 Pandas 函數

• Pandas 簡介
  • 基本數據結構：Series 和 DataFrame
• DataFrame 操作
  • 讀取和儲存數據（CSV、Excel 等）
  • 基本操作（選擇、過濾、索引）
• 數據修改
  • 新增、刪除欄位和行
  • 修改 DataFrame 中的值
• 數據聚合與分組
  • GroupBy
  • 聚合、求和、平均等
• 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：程式執行時間最佳化

• 最佳化簡介
  • 最佳化在程式設計中的意義
• 程式碼最佳化
  • 高效的數據結構
  • 避免重複計算
  • 迴圈最佳化
• Pandas 最佳化
  • 操作向量化
  • 避免使用 apply 和 lambda
  • 處理大型數據集
• 通過創建函數簡化程式碼
  • 創建和使用函數
  • 程式碼重構

模組 3：使用 NumPy 庫

• NumPy 簡介
  • 導入庫
  • 基本數據結構：ndarray
• 陣列操作
  • 創建和修改陣列
  • 陣列索引和切片
• 數學與統計函數
  • 基本數學運算
  • 統計和聚合函數
• 線性代数
  • 矩陣乘法
  • 行列式、逆矩陣
• 處理多維數據
  • 2D、3D 及更高維度陣列
  • 陣列形狀轉換
• 與其他庫的整合

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（折線圖、柱狀圖等）
  • 圖表格式化
• 生成圖表為圖片（PNG）
  • 使用 matplotlib 生成圖表
  • 將圖表儲存為 PNG 檔案
• Excel 進階圖表
• 報告自動化
  • 創建包含圖表的自動化報告
  • Pandas 與 openpyxl/xlsxwriter 的整合