為什麼要學習Python?

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
為什麼要學習Python?

Python是一種非常流行的程式語言,用於各種領域。學習Python的原因包括其簡單易學的語法,跨平台的特性,以及在資料科學和機器學習領域的廣泛應用。此外,Python擁有大量的資源和社區支持。學習Python對於資料科學家來說是必備技能之一,能夠快速開發和執行數據科學項目,並能夠與廣泛的工具和庫集成。

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Colab 操作與簡介

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
Colab 操作與簡介

Colab是由Google提供的基於瀏覽器的Python環境,旨在為數據科學家和機器學習研究者提供便利。使用者可以在雲端一鍵執行Python程式碼,無需安裝任何軟體或配置硬體。Colab支援Python 2和Python 3,內建許多熱門的Python庫。同時,Colab也支援GPU和TPU加速,可以提高運算速度。操控Colab非常容易,只需登錄Google帳戶,即可使用Google Drive儲存和管理代碼和數據,還能創建 編輯和共享Colab筆記本。

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[其他專題] 完美結合! Excel 中也可以用 Python 做機器學習?

  • 大數學堂
  • 2023年10月17日 21:00
[其他專題] 完美結合!  Excel 中也可以用 Python 做機器學習?

以前在Python中進行資料分析可能會讓你不得不依賴Pandas,但當需要進行資料修改或新增時,Excel總是那個得心應手的選擇,對吧?現在有一個令人興奮的消息!微軟和Anaconda攜手合作,將Anaconda帶入Excel的世界中。這意味著,現在你可以在Excel的熟悉界面中,發揮Python的強大威力,進行資料分析和機器學習。不再需要繁瑣的資料匯出和匯入,一切都在一個地方搞定!🔗🔢

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[財經爬蟲] 如何透過Pandas 快速抓取並分析黃金價格?

  • 大數學堂
  • 2020年5月15日 14:56
[財經爬蟲] 如何透過Pandas 快速抓取並分析黃金價格?

這篇文章介紹了如何使用Python的Pandas套件進行黃金價格的抓取和分析。文章提供了一個影片教學和相應的程式碼連結。這將幫助讀者輕鬆地掌握黃金價格的網路爬蟲。文章也列出了一些相關的標籤,包括Python網路爬蟲 黃金價格 Pandas和財經爬蟲。

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[實價登錄分析] 如何使用Python Pandas 整併歷年實價登錄資訊?

  • 大數學堂
  • 2016年9月14日 16:29
[實價登錄分析] 如何使用Python Pandas 整併歷年實價登錄資訊?

文章中提到,僅整理一季的資料無法完整進行房價分析,因此需要將歷年的實價登錄資訊存放在不同的目錄夾中。接著,使用Pandas的Data Frame將各季的資料讀入,再使用Concat指令合併所有的Data Frame。以此,可以選擇使用describe指令獲得敘述性統計,或使用to_excel功能將資料寫入Excel檔案中。

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模組(Module)

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
模組(Module)

Python中的模組是包含函式 變數和類別的文件,可以組織和重用程式碼,提高可讀性和維護性。使用模組可以簡化程式開發過程,只需導入所需的模組即可。Python內建了許多模組,如math datetime和random,還有許多第三方模組,如numpy pandas和scikit-learn,提供更豐富和專業的功能。

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結尾

  • 大數學堂
  • 2022年5月23日 00:00
結尾

這是一個Python課程的結束評價和感謝。該課程涵蓋了Python的基礎知識和資料科學應用,包括常用庫 資料視覺化和網絡爬蟲。重視實踐和應用,並提供了實例和練習。希望學生能夠提升Python技能,應用於資料科學項目。學生可以隨時聯繫課程作者提出問題和建議。最後,感謝學生的參與和支持,並祝願他們在資料科學領域取得成功。

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[爬蟲實戰] 如何透過 Python 網路爬蟲快速找出1111購物狂歡節折扣最多的商品? (2018年版)

  • 大數學堂
  • 2018年11月10日 12:43
[爬蟲實戰] 如何透過 Python 網路爬蟲快速找出1111購物狂歡節折扣最多的商品? (2018年版)

1111購物狂歡節即將到來,如果你還不知道該買什麼,可以嘗試使用數據來做決策。本課程將使用Python網路爬蟲抓取天貓的商品頁面,再用json和pandas整理商品資訊,最後使用pandas的排序功能,幫助你找出折扣最多的商品。程式碼可參考:https://github.com/ywchiu/largitdata/blob/master/code/Course_108.ipynb

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[ChatGPT] 利用 ChatGPT 打造萬用網路爬蟲追蹤最新機票價格

  • 大數學堂
  • 2023年6月25日 09:23
[ChatGPT] 利用 ChatGPT 打造萬用網路爬蟲追蹤最新機票價格

本教學將教您如何使用Selenium自動瀏覽Expedia網站,並利用LangChain和ChatGPT的Extraction功能,自動解析半結構化資料。最後,使用Pandas將半結構化資料轉換為結構化資訊。透過ChatGPT和LangChain的幫助,我們可以省去編寫網路爬蟲時需要觀察元素的麻煩。再加上Selenium可以模擬人類操作,我們能夠簡化網路爬蟲的過程,輕鬆地獲取所需的網頁資訊。期待著中秋節的到來,並希望能在日圓跌至新低的時候,節省機票費用,享受一趟愉快的旅程。

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[其他專題] 運用數據科學分析Wordle 該從哪個字開始猜?

  • 大數學堂
  • 2022年2月12日 05:25
[其他專題] 運用數據科學分析Wordle 該從哪個字開始猜?

Wordle是一款熱門遊戲,許多人想嘗試猜出當天的字謎。文章提到,猜字謎有訣竅,選擇涵蓋範圍最廣的字可得到更多提示。作者介紹使用nltk和pandas來分析,發現ceria和corey是不錯的起始字。文章附有影片和程式碼供讀者參考。同時,作者也在徵資深前端工程師,提供職缺連結。標籤包括wordle nltk pandas 資料科學和數據科學。

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[財經爬蟲] 如何透過Python 網路爬蟲抓取Goodinfo 台灣股市資訊網?

  • 大數學堂
  • 2020年8月2日 14:08
[財經爬蟲] 如何透過Python 網路爬蟲抓取Goodinfo 台灣股市資訊網?

Goodinfo台灣股市資訊網為投資者提供重要股票資訊,作者使用Python網路爬蟲自動化爬取各股票的歷年經營績效。作者通過設定user-agent以規避Goodinfo的防爬蟲機制,並使用Pandas整理資料。這樣的資料結構可以幫助投資者做出更好的投資決策。詳細的影片和程式碼連結都有提供。

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[爬蟲實戰] 如何在1111購物狂歡節 快速爬取淘寶上的商品資訊?

  • 大數學堂
  • 2019年10月30日 13:39
[爬蟲實戰] 如何在1111購物狂歡節 快速爬取淘寶上的商品資訊?

這篇文章介紹了如何快速寫一個淘寶爬蟲程式。現在的電商網頁都有提供API,可以方便地將商品資訊下載下來。只要透過Chrome的開發人員工具找到API的端口,然後使用requests將JSON格式資料爬取下來。再搭配Pandas的資料整理功能,就可以將商品資訊整理成表格,方便閱覽和分析。文章最後提供了相關影片和程式碼的連結。

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[爬蟲實戰] 如何使用Pandas快速分析上市櫃公司員工的薪資水平?

  • 大數學堂
  • 2020年7月5日 14:16
[爬蟲實戰] 如何使用Pandas快速分析上市櫃公司員工的薪資水平?

證交所公佈了上市與上櫃公司非擔任主管職務的全時員工薪資資訊,介紹了使用Python的requests和pandas來爬取和分析這些公司的薪資水平。以往只提供薪資平均值,而今年則加入了中位數的資訊,以更客觀地反映薪資水平。影片和程式碼連結也提供在文章中。

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[爬蟲實戰] 如何使用 PANDAS 快速爬取財報表格?

  • 大數學堂
  • 2015年12月30日 17:14
[爬蟲實戰] 如何使用 PANDAS 快速爬取財報表格?

表格是一種常見的數據呈現格式,使用BeautifulSoup4和PANDAS可以很方便地對表格進行解析和爬取。PANDAS的read_html方法可以將復雜的網絡表格信息快速轉換為DataFrame,成為股票分析的數據來源之一。

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[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?

  • 大數學堂
  • 2017年6月9日 15:09
[爬蟲實戰] 如何使用Python Pandas 分析比特幣最佳買點?

這篇文章提到使用Python網路爬蟲和數據分析工具Pandas來分析比特幣的趨勢線和移動平均線,以幫助投資者找到最適合的買點。並提供了程式碼的連結和與天善智能合作的線上課程,供讀者進一步了解如何使用Python進行資料分析。文章也提醒投資有賺有賠,投資前應詳閱公開說明書。

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[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?

  • 大數學堂
  • 2016年12月27日 17:04
[爬蟲實戰] 如何使用Pandas 快速繪製日幣近期的匯率走勢?

本文介紹了使用Pandas進行資料分析並畫圖的簡單方法。首先使用pandas的read_csv功能讀取csv資料,然後使用%pylab inline將圖表顯示在Jupyter Notebook中,最後使用plot函式繪製折線圖。這篇文章強調了透過Pandas的幾行指令就能輕鬆完成資料分析並畫出圖表的便利性。

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