Pandas数据分析实战
使用令人惊叹的Pandas库在Python中进行数据分析。随书赠送源代码,获取地址见书封底二维码。

作者:[美]鲍里斯·帕斯哈弗(Boris Paskhaver)著 殷海英 译

丛书名:数据科学与大数据技术

定价:128元

印次:1-3

ISBN:9787302612711

出版日期:2022.08.01

印刷日期:2025.05.26

图书责编:王军

图书分类:零售

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主要内容 ●对数据集进行组织、 分组、合并、分割以及连接 ●发现基于文本和时间的数据的趋势 ●对数据进行排序、过滤、枢轴化、优化,并得出结论 ●应用聚合操作

Boris Paskhaver是一名软件工程师、敏捷顾问和在线教育家。已有来自190个国家的30万名学生学习了他的编程课程。

前 言 本书读者对象 《Pandas数据分析实战》全面介绍了用于数据分析的Pandas库。Pandas可以帮助你轻松地执行多种数据操作:排序、连接、旋转、清理、删除重复数据、聚合等。本书循序渐进地介绍了Pandas的各种功能,每种功能从较小的构建块开始,再到较大的数据结构。 《Pandas数据分析实战》适合具有电子表格软件(如Microsoft Excel、Google Sheets和Apple Numbers)以及类似的数据分析工具(如R和SAS)使用经验的中级数据分析师。对于想了解更多数据分析知识的Python开发人员来说,也是一本非常合适的参考书。 本书的内容结构 《Pandas数据分析实战》由14章组成,分为两部分。 第Ⅰ部分,Pandas核心基础,循序渐进地介绍了Pandas库的基本原理。 第1章使用Pandas分析了一个示例数据集,以全面概述Pandas的功能。 第2章介绍了Series对象,这是一种Pandas的核心数据结构,用于存储有序数据的集合。 第3章深入地探讨Series对象,探索了各种Series操作,包括值排序、删除重复项、提取最小值和最大值等。 第4章介绍了二维数据表DataFrame。本章将前几章的概念应用到新的数据结构中,并引入了额外的操作。 第5章展示了如何使用各种逻辑条件从DataFrame中过滤行的子集:相等、不等、比较、包含、排除等。 第Ⅱ部分,应用Pandas,重点介绍更高级的Pandas功能,以及如何利用这些功能解决现实世界数据集的问题。 第6章介绍了如何在Pandas中处理不完美的文本...

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第Ⅰ部分   Pandas核心基础

第1章  Pandas概述 2

1.1  21世纪的数据 2

1.2  Pandas介绍 3

1.2.1  Pandas与图形电子表格应用程序 4

1.2.2  Pandas与它的竞争对手 5

1.3  Pandas之旅 6

1.3.1  导入数据集 6

1.3.2  操作DataFrame 8

1.3.3  计算Series中的值 11

1.3.4  根据一个或多个条件筛选列 12

1.3.5  对数据分组 14

1.4  本章小结 17

第2章  Series对象 18

2.1  Series概述 18

2.1.1  类和实例 19

2.1.2  用值填充Series对象 19

2.1.3  自定义Series索引 21

2.1.4  创建有缺失值的Series 24

2.2  基于其他Python对象创建Series 24

2.3  Series属性 26

2.4  检索第一行和最后一行 28

2.5  数学运算 30

2.5.1  统计操作 30

2.5.2  算术运算 36

2.5.3  广播 38

2.6  将Series传递给Python的

内置函数 40

2.7  代码挑战 42

2.7.1  问题描述 42

2.7.2  解决方案 42

2.8  本章小结 44

第3章  Series方法 46

3.1  使用read_csv函数导入数据集 46

3.2  对Series进行排序 51

3.2.1  使用sort_val...

使用Python进行数据分析并不难。如果你会使用电子表格,就能学会Pandas!虽然它的网格样式布局可能会让你想起Excel,但Pandas要灵活和强大得多。Python库可以快速对数百万行数据执行操作,并且可以轻松地与Python数据生态系统中的其他工具进行交互。这是提升你的数据游戏的完美方式。
《Pandas数据分析实战》介绍了使用令人惊叹的 Pandas 库在 Python 中进行数据分析。你将学习如何对重复操作进行自动化,并让你对在Excel中很难实现,甚至不可能实现的数据分析有更深的理解。本书每章都可以独立成篇。通过下载真实的数据集,可以让你的学习更加贴近现实工作。