作者: | 耿远昊 |
语言: | 中文 |
出版年份: | 2022 |
编程语言: | Python |
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《Pandas数据处理与分析》是一本面向数据科学领域从业者的实用指南,以 Python 中的 pandas 库为核心,系统地介绍了各类数据处理与分析方法。本书内容丰富,结构清晰,适合具有一定 Python 编程基础的读者学习和参考。
本书共分为四个部分,涵盖了从基础知识到进阶实战的多个方面,逐步引导读者深入掌握 pandas 的强大功能。
本书首先介绍了 Python 和 NumPy 的基础内容,为后续学习 pandas 打下坚实基础。详细回顾了 Python 中的推导式、匿名函数、打包函数等概念,并深入讲解了 NumPy 数组的构造、变形、切片、广播机制以及常用函数。通过这些基础知识的铺垫,读者能够更好地理解 pandas 的底层实现和高效数据处理机制。
本书重点介绍了 pandas 库中的 4 类核心操作:索引、分组、变形和连接。索引部分详细讲解了单级索引和多级索引的使用方法,包括 loc、iloc 等索引器的高级应用。分组章节则涵盖了分组模式、聚合函数、变换函数和过滤函数的使用,帮助读者高效地对数据进行分组分析。变形部分探讨了长宽表的变形以及其他变形方法,如索引变形和扩张变形。连接章节则介绍了关系连接和方向连接的基本概念及常用函数,帮助读者掌握数据表的合并与整合。
本书深入探讨了 pandas 中的 4 类重要数据类型:缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据。缺失数据章节详细介绍了缺失值的统计、删除、填充和插值方法,以及 Nullable 类型的性质和应用。文本数据部分则涵盖了 str 对象、正则表达式基础以及文本处理的各类操作,如拆分、合并、匹配、替换和提取。分类数据章节介绍了 cat 对象的属性和操作,包括有序类别和区间类别的构造与应用。时间序列数据部分则深入讲解了时间戳、时间差、日期偏置以及时间序列操作的相关内容,帮助读者掌握时间序列数据的处理技巧。
本书的最后部分聚焦于数据观测、特征工程和性能优化等进阶内容。数据观测章节介绍了可视化的基本方法和数据观测的一般思路,帮助读者更好地理解和分析数据。特征工程部分则涵盖了单特征构造、多特征构造和特征选择的常用方法,为读者提供了丰富的数据预处理技巧。性能优化章节则介绍了 pandas 代码编写的注意事项,以及基于多进程、Cython 和 Numba 的加速方法,帮助读者提升代码运行效率。
本书适合以下几类读者:
总之,《Pandas数据处理与分析》是一本内容丰富、结构清晰、实战性强的 pandas 学习指南,无论是初学者还是有一定基础的读者,都能从中受益匪浅。