Python資料分析必備套件！Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化

☆第0章：Pandas 套件的基礎
0-1 DataFrame物件
0-2 DataFrame的屬性（attributes）
0-3 Series物件
0-4 Pandas中的資料型別

☆第1章：DataFrame及Series的基本操作
1-1 選取DataFrame的欄位
1-2 呼叫Series的方法（method）
1-3 Series的相關操作
1-4 串連Series的方法
1-5 更改欄位名稱
1-6 新增及刪除欄位

☆第2章：DataFrame的運算技巧
2-1 選取多個DataFrame的欄位
2-2 用方法選取欄位
2-3 對欄位名稱進行排序
2-4 DataFrame的統計方法
2-5 串連DataFrame的方法
2-6 DataFrame的算符運算
2-7 比較缺失值
2-8 轉置DataFrame運算的方向
2.9 案例演練：確定大學校園的多樣性

☆第3章：建立與保存DataFrame
3-1 從無到有建立DataFrame
3-2 存取CSV檔案
3-3 讀取大型的CSV檔案
3-4 使用Excel檔案
3-5 讀取ZIP檔案中的資料
3-6 存取資料庫
3-7 存取JSON格式的資料
3-8 讀取HTML表格

☆第4章：開始資料分析
4-1 制定資料分析的例行程序
4-2 資料字典
4-3 改變資料型別以減少記憶體用量
4-4 資料的排序
4-5 排序後選取每組的最大值和最小值
4-6 用sort_values()選取最大值
4-7 案例演練：計算移動停損單價格

☆第5章：探索式資料分析
5-1 摘要統計資訊
5-2 轉換欄位的資料型別
5-3 資料轉換與缺失值處理
5-4 檢視連續資料的分佈狀況
5-5 檢視不同分類的資料分佈
5-6 比較連續欄位的關聯性
5-7 比較分類欄位的關聯性
5-8 使用Profiling函式庫建立摘要報告

☆第6章：選取資料的子集
6-1 選取一筆或躲避Series資料
6-2 選取DataFrame的列
6-3 同時選取DataFrame的列與欄位
6-4 混用位置與標籤來選取資料
6-5 按標籤的字母順序進行切片

☆第7章：用布林陣列篩選特定的資料
7-1 計算布林陣列的統計資訊
7-2 設定多個布林條件
7-3 以布林陣列來進行過濾
7-4 布林選取 vs 索引選取
7-5 用唯一或已排序的索引標籤來選取資料
7-6 利用Pandas實現SQL中的功能
7-7 使用query方法提高布林選取的可讀性
7-8 使用where()維持Series的大小
7-9 對DataFrame的列進行遮罩
7-10 以布林陣列、位置數字和標籤選擇資料

☆第8章：索引對齊與尋找欄位最大值
8-1 檢驗Index物件
8-2 笛卡兒積
8-3 索引爆炸
8-4 填補缺失值
8-5 從不同的DataFrame增加欄位
8-6 凸顯每一欄位的最大值
8-7 串連方法來實現idxmax()的功能
8-8 尋找最常見的欄位最大值

☆第9章：透過分組來進行聚合、過濾和轉換
9-1 進行簡單的分組及聚合運算
9-2 對多個欄位執行分組及聚合運算
9-3 分組後刪除MultiIndex
9-4 使用自訂的聚合函式來分組
9-5 可接收多個參數的自訂聚合函式
9-6 深入了解groupby物件
9-7 過濾特定的組別
9-8 分組轉換特定欄位的資料
9-9 使用apply()計算加權平均數
9-10 以連續變化的數值進行分組
9-11 案例演練：計算城市之間的航班總數
9-12 案例演練：尋找航班的連續準時記錄

☆第10章：將資料重塑成整齊的形式
10-1 使用stack()整理『欄位名稱為變數值』的資料
10-2 使用melt()整理『欄位名稱為變數值』的資料
10-3 同時堆疊多組變數
10-4 欄位堆疊的反向操作
10-5 在彙總資料後進行反堆疊操作
10-6 使用groupby()模擬pivot_table的功能
10-7 重新命名各軸內的不同層級
10-8 重塑『欄位名稱包含多個變數』的資料
10-9 重塑『多個變數儲存在單一欄位內』的資料
10-10 整理『單一儲存格中包含多個值』的資料
10-11 整理『欄位名稱及欄位值包含變數』的資料

☆第11章：時間序列分析
11-1 了解Python和Pandas日期工具的差別
11-2 對時間序列切片
11-3 過濾包含時間資料的欄位
11-4 僅適用於DatetimeIndex的方法
11-5 依據時間區段重新分組
11-6 分組彙總同一時間單位的多個欄位
11-7 案例演練：以『星期幾』來統計犯罪率
11-8 使用匿名函式來分組
11-9 使用Timestamp與另一欄位來分組

☆第12章：利用Matplotlib、Pandas和Seaborn進行資料視覺化
12-1 Matplotlib入門
12-2 Matplotlib的物件導向指南
12-3 用Matplotlib視覺化資料
12-4 使用Pandas繪製基本圖形
12-5 視覺化航班資料集
12-6 使用堆疊面積圖找出趨勢
12-7 了解Seaborn和Pandas之間的區別
12-8 使用Seaborn進行多變量分析

Bonus A：組合多個DataFrame或Series
A-1 在DataFrame上添加新的列
A-2 連接多個DataFrame
A-3 concat()、join()和merge()的區別
A-4 連接到SQL資料庫

Bonus B：案例演練-使用Seaborn發現辛普森悖論

Bonus C：Pandas的效能、除錯與測試
C-1 轉換資料
C-2 apply()方法的效能
C-3 提高apply()的效能
C-4 快速檢視程式碼的技巧
C-5 在Jupyter中除錯
C-6 以Great Expectations來管理資料完整性
C-7 使用pytest來測試Pandas
C-8 使用Hypothesis產生測試