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pandas篩選資料的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦洪錦魁寫的 Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來 和量化通的 零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和采實文化所出版 。
國立勤益科技大學 資訊管理系 張定原所指導 陳靖沅的 應用深度神經網路(DNN)於COVID-19死亡風險預測 （2021），提出pandas篩選資料關鍵因素是什麼，來自於機器學習、多層感知器、深度學習、深層神經網路、特徵篩選、COVID-19。
而第二篇論文中華大學 資訊工程學系 曾秋蓉所指導 蔡佳伶的 個人申請入學決策支援視覺化分析系統之研製 （2020），提出因為有 大學申請入學、個人申請、決策支援系統、資料視覺化的重點而找出了 pandas篩選資料的解答。
Python操作Excel：最強入門邁向辦公室自動化之路 王者歸來
為了解決pandas篩選資料 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python 操作 Excel ～最強入門邁向辦公室自動化之路～ 王者歸來 ★ 最短時間精通 Python + openpyxl + Pandas 操作 Excel ★ 全彩圖解 + 23 個主題 + 339 個程式實例 ★ 辦公室自動化輕鬆上手 這是一本講解用 Python 操作 Excel 工作表的入門書籍，也是目前市面上這方面知識最完整的書籍。 【step-by-step 帶你辦公室自動化！】 整本書從最基礎的活頁簿、工作表說起，逐漸邁入操作工作表、美化工作表、分析工作表資料、將資料以圖表表達，最後講解將 Excel 工作表存成 PDF，以達成未
來辦公室自動化的目的。 【最清楚、最貼心 Python／Excel 對照！】 本書內容另一個特色是在講解 openpyxl 模組或是 Pandas 模組時，會將相關的 Excel 視窗內容搭配說明，讓讀者了解程式設計各參數在 Excel 視窗所代表的真實意義。 完整解說必備知識： ● 【Python + openpyxl】操作 Excel ● 【Python + Pandas】進階分析 Excel數據 ● 辦公室複雜與日常的工作自動化 ● 從活頁簿說起 ● 詳解操作工作表 ● 使用與認識儲存格 ● 儲存格的保護 ● 將【Excel 函數庫】應
用在 Python 程式 ● 格式化工作表 ● 【條件式格式化工作表】與【凸顯主題】 ● 【色階】、【資料橫條】與【圖示集】 ● 資料驗證 ● 工作表列印 ● 工作表與影像操作 ● 資料篩選 ● 各類【2D 到 3D】專業圖表設計 ● 【Excel 工作表】與【CSV 文件】互相轉換 ● 【Pandas 入門】與【分析 Excel 工作表】 ● Pandas 建立【樞紐分析表】 ● 將 Excel 檔案轉成 PDF ● 程式範例超值下載！→ deepmind.com.tw
應用深度神經網路(DNN)於COVID-19死亡風險預測
為了解決pandas篩選資料 的問題，作者陳靖沅 這樣論述：
2019年底中國湖北省首次出現COVID-19案例，因COVID-19傳播的速度相當快，造成全球病例數持續攀升，在被感染的確診者迅速暴增的情況下，醫療資源已遠遠超過負荷。深度神經網路是大數據時代最流行的演算法，本研究運用深度神經網路演算法建構一個COVID-19死亡風險預測模型，並使用10折交叉驗證、ROC曲線、PR曲線及混淆矩陣等指標來做比較，呈現深度神經網路(DNN)演算法之優勢。再利用特徵篩選的方式來過濾特徵，並比較特徵篩選前後之模型效能。本研究實驗發現，深度神經網路(DNN)擁有非常好的預測效能，在評量指標方面，Accuracy(91.31%), TPR(97.47%), F-Mea
sure(91.81%)及PRC面積(92.75%)皆優於Pourhomayoun & Shakibi (2021)學者所提出的人工神經網路(NN)；在以國家分組的模型中也能發現，DNN模型效能明顯優於NN。本研究還使用特徵篩選方式，減少訓練模型所需的特徵數，且模型效能並未有所降低，減少了模型訓練的時間及電腦軟硬體的耗能。本研究期望能幫助醫院或醫療機構在醫療資源缺乏時，將病患進行分類，並幫助醫生預測患者的死亡率，進而讓高風險病患能優先使用醫療資源，避免重症患者因醫療資源缺乏而延誤就醫，也使醫療資源利用最大化。
零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利
為了解決pandas篩選資料 的問題，作者量化通 這樣論述：
沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯ 讓投資新手或資深股民都相當困擾， 其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資， 這些問題就能一勞永逸， 連文科人也可以輕鬆上手！ ★ 第一次用Python投資理財就上手 ★ 5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知 ★ 超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法 如果你有這些問題，必讀本書： ．想要投資卻不知道怎麼開始 ．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財 ．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據
．到底要怎麼快速取得股市的報價 ．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機 ◎ AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流 隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作， 也可以應用在投資理財的領域， 無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用， 就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化， 國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程， 「程式交易」明顯已經成為時代的主流。 ◎ 程式交易，讓你更輕鬆賺錢
、賺自由 程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行， 不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力， 更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔， 輕鬆獲利的同時，更獲得自由！ ◎ 程式交易的入門首選──Python 目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4…… 而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富， 就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。
◎ 第一次用Python投資理財就上手 致力於提供程式交易教學的量化通， 團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元， 多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師， 擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易， 因此，透過本書，你將從零開始學到── ．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略 ．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理 ．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas ．2大爬蟲基礎：get、post ．選股模型：建立選股架構，實踐
個人的選股策略 ．LINE即時通知：設定不同種類的訊息，免費推送至到不同的群組 本書會用圖解和步驟的方式，帶你從零開始學會用Python投資理財， 還有許多實戰技巧和範例，讓你能避開人性的投資盲點， 優化選股策略，自動化投資，精準獲利！ 本書幫你解決對程式交易的疑問： ．要選擇哪種程式語言與軟體呢？ ．完全不會寫程式，要怎麼開始？ ．要準備多少資金？如何用最小的成本開始？ ．電腦設備要很好才能做程式交易嗎？ ．要如何知道程式執行的結果？ 專業推薦 Adam｜HiSKIO專業線上
學習平台CEO Nic｜在地上滾的工程師 蔡明志｜輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家 好評推薦 「很開心聽到量化通即將出版新書，他們對於量化交易領域一直有著自己的堅持與想像，在過去與他們合作的過程當中，感受到他們在內容製作上相當用心，並且對簡單化專業知識與複雜資訊的企圖心非常強烈。如果你在網路上看過相關內容卻仍然一知半解，透過本書，相信能以友善且有系統的方式，從零開始一步步建構必要的知識點，無痛地上手Python程式交易，開啟新的投資方式。」──Adam，HiSKIO專業線上學習平台CEO 「不管先學
程式還是先學投資，當兩個技能組合在一起的時候，可以探索不一樣的收入模式，透過這本書入門會是個不錯的選擇！」──Nic，在地上滾的工程師
個人申請入學決策支援視覺化分析系統之研製
為了解決pandas篩選資料 的問題，作者蔡佳伶 這樣論述：
在教育鬆綁、大學自主的教育改革下，台灣大專院校校數快速擴增達一百五十多所，招生制度也從以往一試定終身的聯考制度變更為考招分離的多元入學方案。現行的大學招生管道分為繁星推薦入學、個人申請入學及考試入學等三種，讓考生適性揚才選擇其適合的管道。其中，以招生名額最多的個人申請入學為主要的入學管道，其招生成果也最受到考生和大學校系的重視。個人申請入學的流程相較於其他入學管道更加複雜，考生在整個流程中必須做出許多正確的決策，方能進入心目中最理想的校系就讀。 為了幫助考生就讀理想的校系，目前已有許多網站和文獻針對考生所取得的學測成績進行落點分析，以利考生決定申請時要填寫的6個校系。然而，在考
生通過第一階段篩選之後，仍必須四處尋找校系的相關資訊來進行分析與比較，以便決定參加第二階段的校系以及錄取校系的志願序，蒐集資訊的過程相當耗力費時，也缺乏一個客觀的評斷標準來幫助考生做決策。另一方面，由於少子女化的趨勢對大學生源產生相當大的衝擊，各大學校系對於個人申請的招生成果也越來越重視。檢視個人申請入學的招生成果以便擬定下一年度的招生策略，已成為大學招生工作中不可或缺的一環，但目前鮮少有相關的決策支援系統可以協助大學做此方面的決策。 有鑑於此，本研究開發一套個人申請入學決策支援視覺化分析系統，利用自動化資料擷取技術整合個人申請入學決策支援相關資訊，並且利用視覺化技術呈現統整過的資訊，來
輔助考生更快速、準確地評估通過篩選及錄取的校系，並輔助校系檢視招生成效擬定招生策略。預期本系統將可協助考生順利就讀理想的校系，並且幫助校系提升招生成效。