Python
23免費公開
more to come
全部類型
免費與付費
最新發佈
最新發佈
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份員工部門資料表，要怎麼找出「每位員工的主要部門」？
資料中，員工可能同時隸屬於多個部門，但只有一個主要部門（標記為 primary_flag = 'Y'）。如果員工只屬於一個部門，那麼這個部門就自動成為主要部門，不論 primary_flag
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份員工部門資料表，要怎麼找出「每位員工的主要部門」？
資料中，員工可能同時隸屬於多個部門，但只有一個主要部門（標記為 primary_flag = 'Y'）。如果員工只屬於一個部門，那麼這個部門就自動成為主要部門，不論 primary_flag
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份玩家遊戲活動記錄，要計算「首次登入後隔天也有登入的玩家比例」是多少？
資料是玩家每天登入的記錄，我們需要找出每個玩家的首次登入日期，然後判斷他們是否在隔天也有登入。最後計算這類「忠實玩家」佔全部玩家的比例，並四捨五入至小數點後兩位。
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份玩家遊戲活動記錄，要計算「首次登入後隔天也有登入的玩家比例」是多少？
資料是玩家每天登入的記錄，我們需要找出每個玩家的首次登入日期，然後判斷他們是否在隔天也有登入。最後計算這類「忠實玩家」佔全部玩家的比例，並四捨五入至小數點後兩位。
在實務分析中，我們常常會把兩份資料合併。但你有沒有遇過這種情況——資料合併完了，但你忘了哪一筆原本是從左邊來的？還是右邊才有？甚至兩邊都有？
這時就可以用 indicator=True 幫你標記每一欄的「出身」。
資料範例：左邊是員工資料、右邊是津貼資料
import pandas as
在實務分析中，我們常常會把兩份資料合併。但你有沒有遇過這種情況——資料合併完了，但你忘了哪一筆原本是從左邊來的？還是右邊才有？甚至兩邊都有？
這時就可以用 indicator=True 幫你標記每一欄的「出身」。
資料範例：左邊是員工資料、右邊是津貼資料
import pandas as
題目概述
LeetCode 第 1174 題「Immediate Food Delivery II」的目標是計算所有顧客的第一筆訂單中，即時配送（即訂單日期與顧客偏好配送日期相同）的比例，並將結果四捨五入至小數點後兩位。
[問題連結]
題目概述
LeetCode 第 1174 題「Immediate Food Delivery II」的目標是計算所有顧客的第一筆訂單中，即時配送（即訂單日期與顧客偏好配送日期相同）的比例，並將結果四捨五入至小數點後兩位。
[問題連結]
題目概述
這題想解的是：當我們手上有一份記錄了機器上 process 的開始與結束時間的表格，要怎麼計算「每台機器平均每個 process 花了多少秒」？
題目概述
這題想解的是：當我們手上有一份記錄了機器上 process 的開始與結束時間的表格，要怎麼計算「每台機器平均每個 process 花了多少秒」？
如何在Google Colab環境裡使用Jupyter magic command (ipython-sql)，搭配DuckDB ，直接在 Colab Notebook 中
讀取csv 檔案
建立DuckDB 臨時資料庫 (存在記憶體)
執行 SQL 程式碼 進行分析
轉換成 Panda
如何在Google Colab環境裡使用Jupyter magic command (ipython-sql)，搭配DuckDB ，直接在 Colab Notebook 中
讀取csv 檔案
建立DuckDB 臨時資料庫 (存在記憶體)
執行 SQL 程式碼 進行分析
轉換成 Panda
根據 h1bdata info 整理的資料顯示，雇主於2024 提交H1B簽證所包含的薪資訊息，以關鍵字Data Analyst 的1700多條紀錄為例:
- 薪資中位數是$85000.
- 約有2%介於$150K到$200K
- 21% 介於$100K到$150K
- 以中位數來看近三年數
根據 h1bdata info 整理的資料顯示，雇主於2024 提交H1B簽證所包含的薪資訊息，以關鍵字Data Analyst 的1700多條紀錄為例:
- 薪資中位數是$85000.
- 約有2%介於$150K到$200K
- 21% 介於$100K到$150K
- 以中位數來看近三年數
使用Python 於valuesider網站爬取巴菲特(波克夏 海瑟威)13F報告，並製作成動態barchart，數據更新至FY24Q3。
使用Python 於valuesider網站爬取巴菲特(波克夏 海瑟威)13F報告，並製作成動態barchart，數據更新至FY24Q3。
在Part 3，我們獲取了00878的每個持倉的盈餘和價格，本篇會講解最後的部分，將統整後的市值、盈餘計算此ETF的本益比。
在Part 3，我們獲取了00878的每個持倉的盈餘和價格，本篇會講解最後的部分，將統整後的市值、盈餘計算此ETF的本益比。
本篇我們會繼續討論從Part 1 撈取的 df_878 中提取股票代碼，並使用先前Part 2 定義的 get_info_yfinance 函式來獲取 Yahoo Finance 上的財務資料，接著將這些資料貼回 df_878 的相應欄位中。
本篇我們會繼續討論從Part 1 撈取的 df_878 中提取股票代碼，並使用先前Part 2 定義的 get_info_yfinance 函式來獲取 Yahoo Finance 上的財務資料，接著將這些資料貼回 df_878 的相應欄位中。
在前一篇 Part 1中，我們成功地將國泰永續高股息ETF (代號00878)的持倉內容(股名、股數)撈出，本篇會介紹如何定義函式來撈取相關盈餘、股價等資訊，輸入股票代碼後回傳預估EPS。
在前一篇 Part 1中，我們成功地將國泰永續高股息ETF (代號00878)的持倉內容(股名、股數)撈出，本篇會介紹如何定義函式來撈取相關盈餘、股價等資訊，輸入股票代碼後回傳預估EPS。
如何計算 ETF 的PE Ratio?
本益比評估一檔股票是便宜或是昂貴常用的工具，公式是 股價 ÷ 每股盈餘 (或市值÷總盈餘)。我們可以使用相同原理，根據持有權重，對一檔股票型ETF裡一籃子的股票進行計算其本益比，了解你持有的ETF價格位階。
如何計算 ETF 的PE Ratio?
本益比評估一檔股票是便宜或是昂貴常用的工具，公式是 股價 ÷ 每股盈餘 (或市值÷總盈餘)。我們可以使用相同原理，根據持有權重，對一檔股票型ETF裡一籃子的股票進行計算其本益比，了解你持有的ETF價格位階。
List、Tuple、Set、Dictionary 是什麼? 差異在哪?
List、Tuple、Set、Dictionary 是什麼? 差異在哪?
Snowflake 是一家基於雲端運算的數據庫公司，提供「data warehouse-as-a-service」的雲端數據存儲和分析服務。透過 Snowflake，用戶可以使用雲端硬體和軟體存儲及分析資料。本教學將介紹如何使用 Python 將不同平台上的資料上傳至 Snowflake。
Snowflake 是一家基於雲端運算的數據庫公司，提供「data warehouse-as-a-service」的雲端數據存儲和分析服務。透過 Snowflake，用戶可以使用雲端硬體和軟體存儲及分析資料。本教學將介紹如何使用 Python 將不同平台上的資料上傳至 Snowflake。
zip()是 Python 的一個內建函數，用於將多個可迭代物件中的元素配對成元素組，本篇我們會來討論zip() 的主要用法。
zip()是 Python 的一個內建函數，用於將多個可迭代物件中的元素配對成元素組，本篇我們會來討論zip() 的主要用法。
Notion 是一款強大的生產力工具，幫助我們紀錄、組織和管理訊息，並把這些訊息存取至資料庫(Notion 解鎖 - Threads 串文資料庫)。
當我們需要對這些數據進行進一步的分析時，有沒有什麼程式工具是我們可以使用，進一步釋放Notion的潛力呢?
在本篇文章中，我將介紹我如何在Not
Notion 是一款強大的生產力工具，幫助我們紀錄、組織和管理訊息，並把這些訊息存取至資料庫(Notion 解鎖 - Threads 串文資料庫)。
當我們需要對這些數據進行進一步的分析時，有沒有什麼程式工具是我們可以使用，進一步釋放Notion的潛力呢?
在本篇文章中，我將介紹我如何在Not
全部類型
免費與付費
最新發佈
最新發佈
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份員工部門資料表，要怎麼找出「每位員工的主要部門」？
資料中，員工可能同時隸屬於多個部門，但只有一個主要部門（標記為 primary_flag = 'Y'）。如果員工只屬於一個部門，那麼這個部門就自動成為主要部門，不論 primary_flag
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份員工部門資料表，要怎麼找出「每位員工的主要部門」？
資料中，員工可能同時隸屬於多個部門，但只有一個主要部門（標記為 primary_flag = 'Y'）。如果員工只屬於一個部門，那麼這個部門就自動成為主要部門，不論 primary_flag
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份玩家遊戲活動記錄，要計算「首次登入後隔天也有登入的玩家比例」是多少？
資料是玩家每天登入的記錄，我們需要找出每個玩家的首次登入日期，然後判斷他們是否在隔天也有登入。最後計算這類「忠實玩家」佔全部玩家的比例，並四捨五入至小數點後兩位。
題目概述
問題連結
這題想解的是：當我們手上有一份玩家遊戲活動記錄，要計算「首次登入後隔天也有登入的玩家比例」是多少？
資料是玩家每天登入的記錄，我們需要找出每個玩家的首次登入日期，然後判斷他們是否在隔天也有登入。最後計算這類「忠實玩家」佔全部玩家的比例，並四捨五入至小數點後兩位。
在實務分析中，我們常常會把兩份資料合併。但你有沒有遇過這種情況——資料合併完了，但你忘了哪一筆原本是從左邊來的？還是右邊才有？甚至兩邊都有？
這時就可以用 indicator=True 幫你標記每一欄的「出身」。
資料範例：左邊是員工資料、右邊是津貼資料
import pandas as
在實務分析中，我們常常會把兩份資料合併。但你有沒有遇過這種情況——資料合併完了，但你忘了哪一筆原本是從左邊來的？還是右邊才有？甚至兩邊都有？
這時就可以用 indicator=True 幫你標記每一欄的「出身」。
資料範例：左邊是員工資料、右邊是津貼資料
import pandas as
題目概述
LeetCode 第 1174 題「Immediate Food Delivery II」的目標是計算所有顧客的第一筆訂單中，即時配送（即訂單日期與顧客偏好配送日期相同）的比例，並將結果四捨五入至小數點後兩位。
[問題連結]
題目概述
LeetCode 第 1174 題「Immediate Food Delivery II」的目標是計算所有顧客的第一筆訂單中，即時配送（即訂單日期與顧客偏好配送日期相同）的比例，並將結果四捨五入至小數點後兩位。
[問題連結]
題目概述
這題想解的是：當我們手上有一份記錄了機器上 process 的開始與結束時間的表格，要怎麼計算「每台機器平均每個 process 花了多少秒」？
題目概述
這題想解的是：當我們手上有一份記錄了機器上 process 的開始與結束時間的表格，要怎麼計算「每台機器平均每個 process 花了多少秒」？
如何在Google Colab環境裡使用Jupyter magic command (ipython-sql)，搭配DuckDB ，直接在 Colab Notebook 中
讀取csv 檔案
建立DuckDB 臨時資料庫 (存在記憶體)
執行 SQL 程式碼 進行分析
轉換成 Panda
如何在Google Colab環境裡使用Jupyter magic command (ipython-sql)，搭配DuckDB ，直接在 Colab Notebook 中
讀取csv 檔案
建立DuckDB 臨時資料庫 (存在記憶體)
執行 SQL 程式碼 進行分析
轉換成 Panda
根據 h1bdata info 整理的資料顯示，雇主於2024 提交H1B簽證所包含的薪資訊息，以關鍵字Data Analyst 的1700多條紀錄為例:
- 薪資中位數是$85000.
- 約有2%介於$150K到$200K
- 21% 介於$100K到$150K
- 以中位數來看近三年數
根據 h1bdata info 整理的資料顯示，雇主於2024 提交H1B簽證所包含的薪資訊息，以關鍵字Data Analyst 的1700多條紀錄為例:
- 薪資中位數是$85000.
- 約有2%介於$150K到$200K
- 21% 介於$100K到$150K
- 以中位數來看近三年數
使用Python 於valuesider網站爬取巴菲特(波克夏 海瑟威)13F報告，並製作成動態barchart，數據更新至FY24Q3。
使用Python 於valuesider網站爬取巴菲特(波克夏 海瑟威)13F報告，並製作成動態barchart，數據更新至FY24Q3。
在Part 3，我們獲取了00878的每個持倉的盈餘和價格，本篇會講解最後的部分，將統整後的市值、盈餘計算此ETF的本益比。
在Part 3，我們獲取了00878的每個持倉的盈餘和價格，本篇會講解最後的部分，將統整後的市值、盈餘計算此ETF的本益比。
本篇我們會繼續討論從Part 1 撈取的 df_878 中提取股票代碼，並使用先前Part 2 定義的 get_info_yfinance 函式來獲取 Yahoo Finance 上的財務資料，接著將這些資料貼回 df_878 的相應欄位中。
本篇我們會繼續討論從Part 1 撈取的 df_878 中提取股票代碼，並使用先前Part 2 定義的 get_info_yfinance 函式來獲取 Yahoo Finance 上的財務資料，接著將這些資料貼回 df_878 的相應欄位中。
在前一篇 Part 1中，我們成功地將國泰永續高股息ETF (代號00878)的持倉內容(股名、股數)撈出，本篇會介紹如何定義函式來撈取相關盈餘、股價等資訊，輸入股票代碼後回傳預估EPS。
在前一篇 Part 1中，我們成功地將國泰永續高股息ETF (代號00878)的持倉內容(股名、股數)撈出，本篇會介紹如何定義函式來撈取相關盈餘、股價等資訊，輸入股票代碼後回傳預估EPS。
如何計算 ETF 的PE Ratio?
本益比評估一檔股票是便宜或是昂貴常用的工具，公式是 股價 ÷ 每股盈餘 (或市值÷總盈餘)。我們可以使用相同原理，根據持有權重，對一檔股票型ETF裡一籃子的股票進行計算其本益比，了解你持有的ETF價格位階。
如何計算 ETF 的PE Ratio?
本益比評估一檔股票是便宜或是昂貴常用的工具，公式是 股價 ÷ 每股盈餘 (或市值÷總盈餘)。我們可以使用相同原理，根據持有權重，對一檔股票型ETF裡一籃子的股票進行計算其本益比，了解你持有的ETF價格位階。
List、Tuple、Set、Dictionary 是什麼? 差異在哪?
List、Tuple、Set、Dictionary 是什麼? 差異在哪?
Snowflake 是一家基於雲端運算的數據庫公司，提供「data warehouse-as-a-service」的雲端數據存儲和分析服務。透過 Snowflake，用戶可以使用雲端硬體和軟體存儲及分析資料。本教學將介紹如何使用 Python 將不同平台上的資料上傳至 Snowflake。
Snowflake 是一家基於雲端運算的數據庫公司，提供「data warehouse-as-a-service」的雲端數據存儲和分析服務。透過 Snowflake，用戶可以使用雲端硬體和軟體存儲及分析資料。本教學將介紹如何使用 Python 將不同平台上的資料上傳至 Snowflake。
zip()是 Python 的一個內建函數，用於將多個可迭代物件中的元素配對成元素組，本篇我們會來討論zip() 的主要用法。
zip()是 Python 的一個內建函數，用於將多個可迭代物件中的元素配對成元素組，本篇我們會來討論zip() 的主要用法。
Notion 是一款強大的生產力工具，幫助我們紀錄、組織和管理訊息，並把這些訊息存取至資料庫(Notion 解鎖 - Threads 串文資料庫)。
當我們需要對這些數據進行進一步的分析時，有沒有什麼程式工具是我們可以使用，進一步釋放Notion的潛力呢?
在本篇文章中，我將介紹我如何在Not
Notion 是一款強大的生產力工具，幫助我們紀錄、組織和管理訊息，並把這些訊息存取至資料庫(Notion 解鎖 - Threads 串文資料庫)。
當我們需要對這些數據進行進一步的分析時，有沒有什麼程式工具是我們可以使用，進一步釋放Notion的潛力呢?
在本篇文章中，我將介紹我如何在Not