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Python資料分析必備套件!Pandas資料清理、重塑、過濾、視覺化

為了解決sql where多個條件的問題，作者MattHarrison,TheodorePetrou 這樣論述：

　　【最齊全！徹底活用Pandas的114技】   　　想學Pandas，看官方文件就夠了？ 　　對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』   　　不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順

利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？   　　從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。   　　本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。   　　正面

對決真實資料集！ 　　目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：   　　●IMDB 5000電影資料集 　　●Tesla股票資料集 　　●Kaggle問卷資料集 　　●鑽石品質資料集 　　●美國大學資料集 　　●美國國內航班資料集 　　●丹佛市的犯罪案件資料集  　　●阿爾塔年積雪資料集 　　●美國燃油經濟資料集  　　…等   　　最齊全的Pandas技巧教學！ 　　為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範

例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：   　　●處理資料集中的缺失值 　　●處理索引爆炸的問題 　　●組合多個Pandas物件 　　●在DataFrame中新增和刪除欄位 　　●取得特定欄位的統計資訊 　　●轉置DataFrame的運算方向 　　●減少DataFrame的記憶體用量 　　●混用位置和標籤來選取資料 　　●透過Pandas實現SQL的功能  　　●對多個欄位進行分組及聚合運算 　　●將資料集重塑成整齊的形式 　　●過濾包含時間序列資料的欄位 　　●搭配Matp

lotlib和Seaborn來視覺化資料 　　●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 　　…等 　　 　　如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！    本書特色   　　●全面採用最新的Pandas 1.x版本 　　●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 　　●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 　　●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力  　　●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Gr

eat Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 　　●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 　　●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容

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轉型領導、組織承諾、主管支持對員工組織公民行為影響之研究－分配公平的調節式中介效果

為了解決sql where多個條件的問題，作者謝為任 這樣論述：

人類行為關係複雜，往往存在微妙關係，而影響組織行為表現。本研究即以社會交換理論為基礎，探討主管運用轉型領導、主管支持、分配公平與員工展現组織承諾、組織公民行為間之關聯情形，並藉由中介模式、調節效果及調節式中介效果，建構影響關係模式，對組織行為學術理論有其重要性。 本研究採次級資料分析，係溫福星（2019）「組織管理中多層次測量模式的多群體恆等性之研究」原始數據，研究對象為臺北市、新北市、基隆市、桃園市四縣市80個稅務機關公務員，以及104家民營企業員工，共2,492份問卷資料。經整理檢核後，可用問卷為1,899份，可用率達76.2%。本研究以信效度分析、描述性統計分析、皮爾森積

差相關分析、多元迴歸分析、Sobel test、結構方程模式分析、階層迴歸分析及條件化間接效果分析，考驗假設，獲致結論如下： 一、員工對轉型領導、組織承諾、主管支持、分配公平及組織公民行為的認同程度，絕大多數達中高程度以上。 二、轉型領導、組織承諾、主管支持與員工組織公民行為間具顯著正相關。 三、轉型領導對組織承諾、主管支持具顯著預測力，且三者對員工組織公民行為亦具顯著預測力。 四、轉型領導透過組織承諾的中介效果，正向影響員工組織公民行為。 五、轉型領導透過主管支持的中介效果，正向影響員工組織公民行為。 六、轉型領導、組織承諾、主管支持與員工組織公民行為結構

模型適配度良好。 七、分配公平在轉型領導與組織承諾間具顯著正向調節效果。 八、分配公平在轉型領導對主管支持間不具調節效果。 九、分配公平在轉型領導、組織承諾與員工組織公民行為間，具顯著調節式中介效果。 十、分配公平在轉型領導、主管支持與員工組織公民行為間，無調節式中介效果。 據以上結論，研提具體建議，供主管行政機關、行政主管及人資部門作政策制訂或領導管理之參據，以及後續研究之方向。關鍵詞：轉型領導、組織承諾、主管支持、分配公平、組織公民行為、調節式中介效果

深入探索.NET資料存取：ADO.NET + SqlDataSource + LINQ(第二版)

為了解決sql where多個條件的問題，作者MIS2000Lab.,周棟祥,吳進魯 這樣論述：

　　本書是針對「已經會寫」資料庫程式的程式設計師所設計的案頭書，當遇到資料存取相關問題時可以隨時拿出來查閱。不光是知道這些方法、屬性是什麼（名詞解釋）？更有範例可以直接套用、學習與解惑（不只是What，更要會動手寫，知道怎麼做How To Do）。 　　◈以微軟Microsoft Doc（前MSDN）網站為基礎，介紹最常用、次常用的屬性與方法之實務應用。 　　◈除了ASP.NET（Web Form）網頁，也搭配Windows Form的ADO.NET程式，演示跨平台資料存取。部分章節更提供ASP.NET MVC 5的範例。 　　◈以.NET Framework為主，Dat

aReader與SqlCommand、DataSet與SqlDataAdapter屬性與方法。 　　◈EntLib企業函式庫（Enterprise Library）的資料存取（DAAB），快速整合DataReader與DataSet兩種寫法。 　　◈開放式並行存取（Optimistic Concurrency）、.NET 2.0~4.x的非同步（Async.與Await）程式。 　　◈撰寫分頁程式，搭配SQL Server資料庫的Row_Number、Offset…Fetch Next，實踐資料來源的分頁展示。 　　◈Web Service與WCF Service搭配jQuery、JSON，做

出Facebook無限下拉的資料呈現（AJAX分頁程式）。 　　◈System.Transactions命名空間、TransactionScope與資料庫交易、SqlBulkCopy。 　　◈SqlParameter參數避免資料隱碼（SQL Injection）攻擊。 　　◈ASP.NET Web Form專用的SqlDataSource控制項的解說與剖析。 　　◈LINQ與ADO.NET、LINQ語法介紹。 　　☞【範例檔下載網址：reurl.cc/E2baEm】☜  

基於空間排序指標之遙測影像智慧推薦機制

為了解決sql where多個條件的問題，作者蘇立澤 這樣論述：

近年來隨著感測器技術及網際網路服務機制的快速演進，愈來愈多的影像平台或是數位典藏機構透過網際網路提供遙測影像的流通服務。在各式各樣的空間資料應用領域中，遙測影像已經成為地理資訊應用不可或缺的資料項目，尤其在大數據之概念及架構成型後，遙測影像之應用層面將更為寬廣，使用量也將大幅增加。相較於向量格式空間資料，遙測影像中具有連續涵蓋、多版本及高更新頻率之特性，可針對使用者感興趣的區域提供更為全面且即時的判斷參考。面對現今數量爆炸成長的遙測影像流通環境，使用者面對的挑戰是如何由大量符合空間約制條件的影像中找到合適應用的遙測影像，如同網際網路搜尋引擎面對如何回應大量搜尋網頁資料之問題，有效的排序推薦機

制將可大幅的降低使用者挑選遙測影像的困難與負擔。根據ISO遙測影像詮釋資料標準項目，其中可以做為遙測影像排序推薦的基準很多，包含空間條件、時間條件、解析度條件、頻譜條件、雲遮蔽度等。因為涉及是否可提供感興趣區域之狀態，空間條件被視為是最關鍵且必要考量的條件。但由於影像並非依照感興趣區域客製化拍攝，這樣的涵蓋關係通常都有程度的分別，而有效的空間排序推薦機制必須可呈現並量化評比這樣的程度化差異，提供使用者後續存取實體影像的順序，以大幅減少耗費的時間及資源。當可供使用的遙測影像數量成長愈快，智慧化推薦與選用機制之重要性將隨之增加。本研究提出一個創新的遙測影像空間搜尋引擎(Location-based

RS-image Finding Engine, LIFE) ，透過內建之影像推薦機制，系統將可依使用者指定的感興趣區域(Area of Interest, AOI)，進行遙測影像資料之篩選、排序及推薦，減低使用者挑選影像之困難度。LIFE框架中包含三個主要的元件，第一個元件是叢集式的遙測影像索引架構(cluster-based RS-image index structure)，目標為儲存並應用遙測影像之詮釋資料，透過空間索引架構的輔助提供快速搜尋與比對合格的候選影像；第二個元件為空間排序推薦量化指標，包括兩個基於使用者選取行為而模式化之指標：AS(Available Space)指標係以

感興趣區域之空間延伸性(Extensibility)設計，IE(Image Extension)指標則是以居中性(Centrality)為考量而設計。最後包括以主成份分析而整合AS、IE兩個指標的INDEX指標，可在兼顧兩類特性之狀況下提供影像選取之推薦。除發展量化之推薦機制外，本研究並發展遙測影像的評分平台，蒐集使用者對於影像選取結果之評分，以驗證本研究發展機制之推薦成果。本研究透過NDCG(normalized discounted cumulative gain)及其他多樣的統計量具體比較不同指標之表現行為，並經過與使用者評分結果之比較評估實用性。分析結果顯示空間排序推薦指標AS及IE均

可基於其特性而提出有效的推薦成果，但兩者之排序結果並不相同，因此各有其優點與缺陷，僅考量單一特性可能產生不滿足另一特性之狀況，甚至可能有利於特定規格的影像。整合AS及IE指標的INDEX指標可發揮具備兩者觀點的綜效，提供較佳排序建議，無論對於混合或是單一類別的遙測影像平台，都可達到更貼近使用者需求的成果。相關成果均經過與使用者評分成果之綜合比對，顯示本機制之可行性及可替代人類使用者進行遙測影像選取之潛力。