书籍摘要

《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》是一本面向Python初学者及数据工作者的实用指南，由李庆辉著作，2021年由机械工业出版社出版。本书以Pandas库为核心，详细介绍了如何使用Python进行高效的数据处理与分析，旨在帮助读者快速掌握Pandas在数据科学领域的应用。

作者背景与写作动机

作者李庆辉作为一名互联网产品经理，在工作中积累了丰富的数据处理经验。他发现许多Python学习者在掌握了基础语法后，不知道如何将Python应用于实际问题。因此，他以Pandas为切入点，结合自身经验，撰写了这本书，希望帮助读者通过Pandas解决实际数据问题，提升工作效率。

书籍特色

本书具有以下特色：

• 专注于Pandas：全书围绕Pandas展开，深入讲解其功能和应用。
• 通俗易懂：采用非技术思维，语言简洁明了，适合初学者。
• 案例丰富：通过大量极简数据集和实用案例，帮助读者快速理解和应用。
• 实用性强：覆盖Pandas几乎所有函数和方法，适合不同层次的读者。

内容结构

全书共17章，分为七大部分，内容层层递进，全面覆盖Pandas的基础知识和高级应用。

第一部分：Pandas入门

介绍了Python和Pandas的基本概念、数据结构，以及如何搭建开发环境。通过快速入门示例，让读者初步了解Pandas的数据处理能力。

第二部分：Pandas数据分析基础

讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算等基础功能。这些内容是后续数据分析的基础。

第三部分：数据形式变化

包括分组聚合、合并操作、数据透视、转置、归一化、标准化等高级功能。通过这些操作，读者可以灵活地改变数据的形式，以满足不同的分析需求。

第四部分：数据清洗

介绍了缺失值和重复值的处理、数据替换、格式转换等数据清洗技巧。这些内容对于保证数据质量至关重要。

第五部分：时序数据分析

针对时间类型数据，讲解了固定时间、时长、周期、时间偏移等的表示方法、查询、计算、格式处理，以及时区转换、重采样等高级操作。

第六部分：可视化

介绍了Pandas的样式功能和绘图功能，帮助读者通过数据可视化更直观地呈现分析结果。

第七部分：实战案例

通过具体的案例，展示了从需求到代码的思考过程，以及如何利用链式编程思想提高数据分析效率。同时，提供了大量的应用案例及代码详解。

适用人群

本书适合以下人群阅读：

• Excel中度、重度使用者，如文秘、公关人员、教师等。
• 数据分析师、商业分析师、数据科学家。
• 互联网运营人员、数据运营人员。
• 开发人员、测试人员、算法人员。
• 财务、会计、金融从业者。
• 企业决策者、管理人员。

总结

《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》是一本实用性强、易于上手的数据分析教程。无论是Python初学者还是有一定基础的数据工作者，都能从本书中获得宝贵的知识和技能。通过学习本书，读者可以快速掌握Pandas的强大功能，提升数据处理和分析能力，从而在工作中更加高效地解决问题。