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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r條件篩選的問題，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　　　　

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大台北地區冬季期間細懸浮微粒中水溶性離子組成特徵探討

為了解決r條件篩選的問題，作者杜育誠 這樣論述：

本研究探討冬季期間大台北地區大氣中細懸浮微粒的水溶性離子組成特性及逐時變動趨勢。於2021年1月1日至2021年3月31日在新北市泰山區明志科技大學校園內利用氣體與氣膠同步採樣連續監測儀(2060 MARGA R)分析每小時HNO3、SO2及NH3氣體與NH4+、Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、NO3-及SO42-離子濃度。結果顯示HNO3、SO2及NH3在採樣期間的平均濃度分別為0.39 μg/m3、0.26 μg/m3及3.24 μg/m3。陽離子NH4+、Na+、K+、Ca2+及Mg2+的平均濃度分別為1.73、0.30、0.17、0.08及0.06 μg/m3。陰離子SO4

2-、NO3-及Cl-的平均濃度分別為3.12、2.32及0.40 μg/m3。其中Na+、Ca2+、K+及SO42-分別約有49.06%、10.65%、5.83%及2.30%是來自於海鹽飛沫。採樣期間水溶性離子占PM2.5質量濃度約42.44%，其中以SO42-、NO3-及NH4+為主要組成，占總水溶性離子約84.06%。採樣期間的硫氧化率(SOR)與氮氧化率(NOR)平均值分別為0.91與0.78，顯示採樣期間微粒中所含的SO42-及NO3-主要來自衍生性硫酸鹽及硝酸鹽。而本研究採樣期間的中和率(NR)平均值為1.02，顯示微粒接近於中性。採樣期間共有180小時PM2.5質量濃度超過35

μg/m3，事件小時(PM2.5≥ 35 μg/m3)的水溶性離子由高到低依序為NO3-、SO42-、NH4+、Cl-、K+、Na+、Ca2+、Mg2+。在事件小時中，除了Na+以外，其餘水溶性離子平均質量濃度皆高於非事件小時(PM2.5< 35 μg/m3)。但若依照水溶性離子占PM2.5比例來看，除了NO3-及NH4+占比有所提升外，其餘水溶性離子占PM2.5皆為下降趨勢。同時NOR在事件小時期間顯著增加，可見在事件小時期間所增加的衍生氣膠主要以NH4NO3微粒為主。另外藉由NR中和率來看，在事件小時的NR較非事件小時略高，相較而言較偏鹼性，表示有較多量的NH3可以中和大氣中HNO3及H2

SO4。

50位史上最偉大的工程師：他們的創新改變了世界

為了解決r條件篩選的問題，作者保羅．維爾,威廉．波特 這樣論述：

　　一本由STEM教育大使及STEM教育叢書作者共同執筆的跨學科最新力作！   　　你可曾想過，每天通勤的交通工具、冬暖夏涼的居住空間、 　　純淨無雜質的飲用水質、光速暢行的網際網路是怎麼來的？ 　　倘若沒有工程師，人類社會將停滯不前，這個世界也無法運轉…… 　　工程師會提供方法來滿足人類的各種需求，運用智慧製作工具， 　　再藉由這些工具將世界塑造成適合人類生活的樣貌。   　　西元一世紀，古希臘工程師希羅發明最早的蒸氣機，在一千多年後用來發動工業革命；同一世紀，中國的數學工程師張衡發明地動儀和指南車，為人們預測地震與指引方向；   　　二十世紀，日本建築工程師內藤多仲設計了六座鐵塔，榮獲

「耐震高塔之父」的稱號……   　　以畫作＜蒙娜麗莎的微笑＞聞名的達文西居然是現代戰車的原型設計師！ 　　英國的喬治·史蒂文森為何被稱為「鐵道之父」？ 　　從陸地飛向天空，萊特兄弟製造飛機的故事家喻戶曉， 　　那麼，你知道發明噴射發動機的人又是誰？ 　　從陸地到海洋，英國土木工程師伊桑巴德·金德姆·布魯內爾設計出第一條隧道； 　　法裔工程師約瑟夫·巴札爾蓋特，設計出建構倫敦中心地帶的地下污水系統工程，緩解了霍亂疫情……   　　本書介紹的50位工程師來自世界各地，包含各式各樣的傑出人才， 　　其共同點都是針對現實世界的問題，提供實際的解決之道， 　　並為世界的建構做出重大的貢獻。   　　曾任

STEM教育大使及編撰STEM教育書籍的兩位作者， 　　致力於跨學科的教育模式，透過本書生動描述形塑這個世界的發明與創新， 　　讓我們得以一窺這些幕後推手的有趣生平。 　　書中以精美插圖展示他們的主要成就， 　　包括機械、建築、橋梁或是重大的技術革新， 　　更以引人入勝的內容探討這些工程師如何突破困境，獲致成功。 　　從高聳入雲的摩天大樓、大型強子對撞機，一直到矽晶片和微小的奈米碳管……， 　　我們居住的世界不斷地經過工程形塑，為我們帶來更多便捷與舒適， 　　提升了生活品質，造福未來。   　　如果你曾經想過「那是誰做的？」 　　那麼，在本書中就可以找到答案！

社區適老化建設評估指標系統的建構與運用之研究

為了解決r條件篩選的問題，作者梅文兵 這樣論述：

面對全球老齡化所帶來持續性養老壓力，各國政府都開展了行之有效的辦法來應對本國人口老齡化問題。隨著經濟的發展和房地產行業的興起，社區居家養老已經成為中國的主體養老模式，据數據統計，中國90%的老年人選擇社區居家養老。但不能否認的是，社區建設之初，較少考慮到老年人的養老需求，因此如何構建符合社區居家養老模式下社區適老化建設便成為政府、養老產業界和學術界共同關心的問題。基於此，本論文借鑒國內外相關建設和發展經驗，通過質性研究和量化分析相結合的研究方法，構建出社區居家養老模式下社區適老化建設評估指標體系，並選取中國珠三角地區4個典型社區進行實證運用，以期提出適合社區居家養老模式下社區適老化建設的對策

建議和改善策略。具體內容如下：首先，透過文獻資料調研、政策文本分析和老年扎根訪談的方式，運用質性研究方法，初步選取社區居家養老模式下社區適老化建設的51項評估指標；其次，將上述51項指標編制成模糊德爾菲法專家問卷，運用模糊德爾菲法，邀請官、產、學界專家對51項指標的重要值進行評量，根據專家共識值和門檻值的設定，最終篩選出48項社區適老化建設指標；再次，將上述48項指標的重要度和表現度，編制成問卷針對社區居家老年人及其相關群體進行廣泛調研，透過576份有效調研數據，運用因素分析法，構建出社區居家養老模式下社區適老化建設的4項準則、9項次準則和48項指標的評估指標系統；另外，將社區適老化建設評

估指標體系，編制成模糊層次專家問卷，邀請官、產、學界專家對各層級評估指標的相對重要值進行評量，運用模糊層次分析法，計算出社區適老化建設評估指標體系各層級指標的權重值；最後，透過本研究構建的社區適老化建設評估指標體系，選擇中國珠三角地區城市、城郊、城鎮、農村等4個典型社區進行實例驗證，客觀科學評估該社區適老化建設的狀況並根據評估數據提出改善策略。社區適老化建設評估指標的研究，是可以涵蓋多面向的研究，這不只是針對現有社區的適老化建設狀況進行評估，從其中辨識適老化建設的不足之處並提出改善建議，也可以於社區規劃建設前段作業時，協助相關部門有效的篩選建設指標並進行決策，以尋得符合社區居家養老產業需求之切

實適老化表現。本研究最期待的是藉由社區適老化建設評估指標，提升社區適老化建設成效和社區居家養老品質，進而提升老年人的生活品質和生活滿意度，幫助老年人成功老化。