防詐3要訣：不聽信、不操作、掛斷電話 
5. 實戰導向，學以致用
本書提供大量實作範例，幫助讀者將所學知識應用於實際情況中。
內容簡介
本書是一本學習Python程式設計和資料分析的入門教材，適合初學者輕鬆上手。以Excel使用者的角度，詳細說明Pandas套件的Python資料分析，並透過ChatGPT生成式AI的幫助，讓讀者能夠更快、更輕鬆地學習Python程式設計和資料分析。
首先，本書從介紹Python程式語言的基礎開始，徹底解說讀者需要具備的程式設計能力，並介紹OpenAI推出的ChatGPT生成式AI，探討其在程式設計中的應用，以及如何利用ChatGPT來協助學習Python程式設計等相關技術。
其次，本書重點闡述Pandas套件在Python資料分析中的應用。從建立Series和DataFrame物件開始，逐步介紹了如何匯入和匯出不同格式的資料，以及如何進行資料篩選、操作和彙整。特別是在第14章至第16章中，通過具體的範例，讀者將學會如何進行資料清理、排序、合併，以及執行各種資料運算和視覺化。
本書的獨特之處在於將ChatGPT生成式AI融入到學習過程中，通過ChatGPT的幫助，讀者不僅可以寫出Python程式碼，還能夠自動產生商業模擬數據的學習範例，使得學習過程更加生動有趣，並且實際應用到商業資料分析中。
最後，本書使用豐富的圖例和流程圖詳細解說程式設計的觀念和語法，並利用fChart流程圖直譯器呈現動畫流程圖，幫助讀者更好地理解程式邏輯，從而提升解決問題的能力和思維邏輯。
《看圖學Python：資料分析與資料視覺化》不僅適用於計算機概論、程式設計和Python資料分析課程的教學，也是自學Python和資料分析的理想選擇。無論是對於初學者還是有一定程式基礎的讀者，本書都將成為你的良師益友，引領你踏入Python程式設計和資料分析的世界。
產品目錄
1-1 程式與程式邏輯
1-2 認識Python、運算思維和Thonny
1-3 下載與安裝Thonny
1-4 使用Thonny建立第一個Python程式
1-5 Thonny基本使用與程式除錯
CH02 寫出和認識Python程式
2-1 開發Python程式的基本步驟
2-2 編輯現存的Python程式
2-3 建立第二個Python程式的加法運算
2-4 看看Python程式的內容
2-5 Python文字值
2-6 Python寫作風格
CH03 變數、運算式與運算子
3-1 程式語言的變數
3-2 在程式使用變數
3-3 變數的資料型態和型態轉換函數
3-4 讓使用者輸入變數值
3-5 認識運算式和運算子
3-6 在程式使用運算子
CH04 條件判斷
4-1 你的程式可以走不同的路
4-2 關係運算子與條件運算式
4-3 if單選條件敘述
4-4 if/else二選一條件敘述
4-5 if/elif/else多選一條件敘述
4-6 在條件敘述使用邏輯運算子
CH05 重複執行程式碼
5-1 認識迴圈敘述
5-2 for計數迴圈
5-3 while條件迴圈
5-4 改變迴圈的執行流程
5-5 巢狀迴圈與無窮迴圈
5-6 在迴圈中使用條件敘述
CH06 函數
6-1 認識函數
6-2 使用者自訂函數
6-3 函數的參數
6-4 函數的回傳值
6-5 函數的實際應用
6-6 變數範圍和內建函數
CH07 字串與容器型態
7-1 字串型態
7-2 串列型態
7-3 元組型態
7-4 字典型態
7-5 字串與容器型態的運算子
CH08 檔案、類別與例外處理
8-1 檔案處理
8-2 二進位檔案讀寫
8-3 類別與物件
8-4 建立例外處理
CH09 Python模組與套件
9-1 Python模組與套件
9-2 os模組：檔案操作與路徑處理
9-3 math模組：數學函數
9-4 turtle模組：海龜繪圖
9-5 pywin32套件：Office軟體自動化
CH10 使用ChatGPT學習Python程式設計
10-1 認識ChatGPT
10-2 註冊與使用ChatGPT
10-3 ChatGPT是你最佳的Python程式助手
10-4 ChatGPT應用：找出Python視窗程式的學習方向
10-5 ChatGPT應用：幫助你學習Python視窗程式設計
CH11 Pandas套件：匯入與匯出DataFrame
11-1 Pandas套件的基礎
11-2 建立Series和DataFrame物件
11-3 匯入外部資料
11-4 匯出DataFrame物件
11-5 實作案例：使用Pandas爬取HTML表格資料
CH12 檢視、選取與篩選DataFrame資料
12-1 檢視與了解DataFrame資料
12-2 檢視DataFrame的整體資訊
12-3 選取和走訪DataFrame整列與整欄資料
12-4 檢視DataFrame指定欄位的資訊
12-5 篩選DataFrame資料
12-6 實作案例：使用SQL語言篩選DataFrame資料
CH13 DataFrame索引、編輯與資料彙整
13-1 DataFrame索引設定
13-2 使用索引器選取DataFrame子集
13-3 編輯DataFrame資料
13-4 串聯多個DataFrame資料
13-5 實作案例：多個Excel工作表的資料彙整
CH14 DataFrame資料清理、排序與資料合併
14-1 字串與日期/時間的資料處理
14-2 DataFrame資料清理
14-3 DataFrame資料排序
14-4 DataFrame資料合併
14-5 實作案例：DataFrame商業資料清理
CH15 DataFrame資料運算、群組分析與樞紐分析表
15-1 DataFrame資料運算
15-2 DataFrame資料分組的群組分析
15-3 使用DataFrame建立樞紐分析表
15-4 實作案例：使用樞紐分析表進行資料分析
CH16 Pandas+Plotly Express資料視覺化
16-1 認識資料視覺化
16-2 Pandas資料視覺化
16-3 Plotly互動資料視覺化
16-4 實作案例：Tutsplus教學文件的資料視覺化
16-5 實作案例：台積電股價的互動資料視覺化
CHA Google Colab雲端服務基本使用(電子書)
規格
退貨說明
退貨須知：
- 依照消費者保護法的規定，您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意！猶豫期非試用期)，辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當，若原紙箱已遺失，請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外，切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度，本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費；請您先確認商品正確、外觀可接受，再行拆封，以免影響您的權利；若為產品瑕疵，本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」，下列商品不適用七日猶豫期，除產品本身有瑕疵外，不接受退貨：
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務，經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形，可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費)，或影響您的退貨權利，請您在拆封前決定是否要退貨：
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品，除商品本身有瑕疵外，退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 退貨程序請參閱【客服專區→常見問題→誠品線上退貨退款】之說明。
