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商品名称：正常发货正版包邮 Python数据分析:活用Pandas库:Pandasforeveryone Delphi 书籍9787115529114

商品编号：614072672087

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上架时间：2021-05-09 18:29:24

ISBN编号：9787115529114

书名：Python数据分析活用Pandas库,Python数据分析活用Pandas库

作者：丹尼尔·陈

出版社名称：人民邮电出版社

定价：89.00元

开本：16开

是否是套装：否

译者：武传海

更多参数>>

  基本信息书名：  Python数据分析:活用Pandas库:Pandas for everyone 作者：  丹尼尔·陈（Daniel 出版社：  人民邮电出版社出版日期：  2020-01-01 版次：  1 ISBN：  9787115529114 市场价：  89.0 目录献词 iii 序 iv 前言 v 致谢 xi 关于作者 xiv 第一部分简介 1 第 1章 Pandas DataFrame基础知识 2 1．1 简介 2 1．2 加载数据集 3 1．3 查看列、行、单元格 5 1．3．1 取列子集 6 1．3．2 取行 ...

基本信息

书名：

Python数据分析:活用Pandas库:Pandas for everyone

作者：

丹尼尔·陈（Daniel

出版社：

人民邮电出版社

出版日期：

2020-01-01

版次：

ISBN：

9787115529114

市场价：

89.0

目录献词 iii
序 iv
前言 v
致谢 xi
关于作者 xiv
第一部分简介 1
第 1章 Pandas DataFrame基础知识 2
1．1 简介 2
1．2 加载数据集 3
1．3 查看列、行、单元格 5
1．3．1 取列子集 6
1．3．2 取行子集 7
1．3．3 混合 11
1．4 分组和聚合计算 16
1．4．1 分组方式 17
1．4．2 分组频率计数 21
1．5 基本绘图 21
1．6 小结 22
第 2章 Pandas数据结构 23
2．1 简介 23
2．2 创建数据 24
2．2．1 创建Series 24
2．2．2 创建DataFrame 25
2．3 Series 26
2．3．1 类似于ndarray的Series 27
2．3．2 布尔子集：Series 29
2．3．3 操作自动对齐和向量化（广播） 31
2．4 DataFrame 34
2．4．1 布尔子集：DataFrame 34
2．4．2 操作自动对齐和向量化（广播） 35
2．5 更改Series和DataFrame 36
2．5．1 添加列 36
2．5．2 直接更改列 37
2．5．3 删除值 39
2．6 导出和导入数据 40
2．6．1 保存数据 40
2．6．2 CSV 42
2．6．3 Excel 42
2．6．4 feather文件格式 43
2．6．5 其他数据输出格式 43
2．7 小结 44
第3章绘图入门 45
3．1 简介 45
3．2 matplotlib 46
3．3 使用matplotlib绘制统计图 51
3．3．1 单变量 52
3．3．2 双变量 53
3．3．3 多变量数据 54
3．4 seaborn 56
3．4．1 单变量 56
3．4．2 双变量数据 59
3．4．3 多变量数据 67
3．5 Pandas对象 75
3．5．1 直方图 75
3．5．2 密度图 76
3．5．3 散点图 77
3．5．4 蜂巢图 77
3．5．5 箱线图 79
3．6 seaborn主题和样式 79
3．7 小结 81
第二部分数据处理 83
第4章数据组合 84
4．1 简介 84
4．2 整理数据 84
4．3 连接 85
4．3．1 添加行 85
4．3．2 添加列 89
4．3．3 不同索引下的连接操作 90
4．4 合并多个数据集 93
4．4．1 一对一合并 94
4．4．2 多对一合并 95
4．4．3 多对多合并 95
4．5 小结 97
第5章缺失数据 98
5．1 简介 98
5．2 何为NaN值 98
5．3 缺失值从何而来 100
5．3．1 加载数据 100
5．3．2 合并数据 101
5．3．3 用户输入值 103
5．3．4 重建索引 103
5．4 处理缺失数据 105
5．4．1 查找和统计缺失数据 105
5．4．2 清理缺失数据 106
5．4．3 缺失值计算 109
5．5 小结 110
第6章整理数据 111
6．1 简介 111
6．2 包含值而非变量的列 112
6．2．1 固定一列 112
6．2．2 固定多列 114
6．3 包含多个变量的列 115
6．3．1 单独拆分和添加列（简单方法） 116
6．3．2 在单个步骤中进行拆分和组合（简单方法） 118
6．3．3 在单个步骤中进行拆分和组合（复杂方法） 118
6．4 行与列中的变量 119
6．5 一张表中多个观测单元（归一化） 121
6．6 跨多张表的观测单元 123
6．6．1 使用循环加载多个文件 125
6．6．2 使用列表推导加载多个文件 126
6．7 小结 127
第三部分数据整理 129
第7章数据类型 130
7．1 简介 130
7．2 数据类型 130
7．3 类型转换 131
7．3．1 转换为字符串对象 131
7．3．2 转换为数值类型 132
7．4 分类数据 136
7．4．1 转换为category类型 137
7．4．2 操作分类数据 137
7．5 小结 138
第8章字符串和文本数据 139
8．1 简介 139
8．2 字符串 139
8．2．1 取子串和字内容介绍本书是Python数据分析入门书，每个概念都通过简单实例来阐述，便于读者理解与上手。具体内容包括：Python及Pandas基础知识，加载和查看数据集，Pandas的DataFrame对象和Series对象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的绘图方法为探索性数据分析作图，连接与合并数据集，处理缺失数据，清理数据，转换数据类型，处理字符串，应用函数，分组操作，拟合及评估模型，正则化方法与聚类技术等。在线试读媒体评论
Python强大易用，是数据处理和数据分析利器，而众多库的加持令其如虎添翼。Pandas就是其中一个流行的开源库，它可以确保数据的准确性，将数据可视化，还可以地操作大型数据集。借助它，Python可以快速地自动化和执行几乎任何数据分析任务。

本书细致讲解了Pandas的基础知识和常见用法，通过简单的实例展示了如何使用Pandas解决复杂的现实问题，以及如何利用matplotlib、seaborn、statsmodels和sklearn等库辅助进行Python数据分析，涵盖了数据处理、数据可视化、数据建模等内容。此外，本书还简单介绍了Python数据分析生态系统。

***读者评论

“这本书比我读过的其他介绍Pandas的书好很多，别的书也不错，但这本书更简明扼要。作者先介绍方法，接着给出示例，然后继续推进，适合学习。”

“这本书令人耳目一新，讲解没有陷入无关紧要的细节和冗长的理论，而是直截了当地介绍如何精通Pandas（以及seaborn和其他库），还涵盖了数据科学的基础（整理数据、可视化等）。”

“我读过许多介绍Pandas的书、博客和论文，这本书格外出众，它讲解清晰，示例丰富，讨论也很有层次：先整体概述，再逐渐深入······一些困扰了我很久的问题在这本书中得到了解答。”

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