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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Timestamp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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考量CSI相位偏移偵測與校正之室內定位演算法

為了解決Timestamp的問題，作者林聖曄 這樣論述：

通道狀態資訊(Channel StateInformation, CSI)可用於室內定位，起到監視人們生活的作用。它使用Wi-Fi多通道訊號，不受光源、聲音干擾，並具備優異的角度、距離感測能力。本文研究中心頻率5.22GHz，頻寬20MHz，56子載波的CSI量測值。在9個不同位置，收集實驗室中57個位置傳送的CSI訊號。在本研究中，我們發現隨機π跳動問題，使得每根天線的相位可能出現±π偏移，這主要是硬件的鎖相環造成的。由於相位的不同，三根天線之間有四種可能的相位差組合。為了估計使用者的位置，我們把CSI量測值轉化為熱力圖作為深度學習網路模型的輸入，來解決本問題。為了克服多路徑效應，經由多訊

號分類(Multiple Signal Classification, MUSIC)計算出到達角(Angle of Arrival, AoA)與飛行時間(Time of Flight, ToF)的熱力圖。然而，由於ToF量測平台存在延時偏移，在本研究中，把熱力圖最大值對應的距離平移到信號強度(Received Signal Strength Indicator, RSSI)對應的距離，再以接入點(access point, AP)的位置為中心，朝向為AoA參考方向，把極坐標轉為直角坐標。由於每根天線可能有π相位偏移，三根天線之間有四種相位組合，所以每筆資料的Rx有四張熱力圖。本文以卷積神經網路

(Convolutional Neural Network, CNN)、殘差神經網路(Residual Neural Network, ResNet)等神經網絡組成的深度學習網路(Deep Learning based wireless localization, DLoc)，用訓練出的模型對不同位置的預測準確度，來探究AP數量、相位校正等因素對深度學習效能的影響，並與深度卷積網路(Deep Neural Network, DNN)和SpotFi的方法在校正π相位偏移的效能上作對比。

MySQL資料庫管理實戰

為了解決Timestamp的問題，作者甘長春 這樣論述：

《MySQL資料庫管理實戰》詳細介紹了MySQL資料庫管理從入門到實戰在內的所有知識。《MySQL資料庫管理實戰》共分為18章，主要介紹了MySQL資料庫的系統管理與基本操作，MySQL資料庫的流程式控制制及函數、日期時間處理、分組統計、多表聯合操作，以及MySQL資料庫的內部工作原理、存儲引擎、事務處理、存儲程序開發、備份恢復、性能優化等內容。 《MySQL資料庫管理實戰》步驟詳細，示例豐富，以實戰為主，講解直擊MySQL資料庫的本質，特別適合有志於從事資料庫開發與設計的入門級讀者閱讀。本書還可以供開設了資料庫課程的高等院校的師生閱讀，以及作為相關IT培訓機構的參考圖書

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在5G行動網路下以RSU協助快速身份驗證的安全車載服務系統之研究

為了解決Timestamp的問題，作者陳詠元 這樣論述：

隨著科技發展，車載隨意網路（Vehicular Ad-hoc Networks，VANET）中的車輛能快速地與路上其他實體交換資訊，即所謂車輛到萬物（Vehicle-to-Everything，V2X）的通訊形式。而車輛因車速快，能容忍的訊息傳送延遲較低，故需透過附近車輛（V2V）或路邊單元RSU（V2I）來獲取資訊，這便是為何在V2X的四種通訊模式中，V2V及V2I較常被探討的原因。但除了低延遲外，訊息本身的安全性也很重要。為此本研究利用第五代行動通訊網路（5G）低延遲與RSU在地理上接近車輛的特性，將基地台與RSU做結合，以確保V2V/V2I車載訊息的即時性與區域性；並以5G系統的身份驗

證EAP-AKA'為基礎，擴展成一套以RSU為核心的改良式身份驗證機制（Extended EAP-AKA' Authentication Protocol），讓RSU來協助車輛進行身份驗證後，同時把用於訊息安全性的群組金鑰(Group Key)交給車輛，使車輛後續在交換V2V/V2I車載訊息時，符合國際標準組織3GPP認為V2X應該要滿足安全需求(如完整性和授權與驗證等)。除了完整版的身份驗證外，本研究還設計了一套可快速執行的身份驗證機制（RSU Compact Re-authentication Protocol），使車輛在後續需要身份驗證時，可以減少所需花費的時間與運算成本，更快地完成驗證

以滿足車載訊息所需的即時性。此外，本研究所設計的協定也都具有必要的安全性，以保護身份驗證時的安全。