书籍摘要

《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。

书籍结构

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。

第一部分：基础知识

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。

第二部分：4 类操作

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。

第三部分：4 类数据

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。

第四部分：进阶实战

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。

适用读者

本书适合以下几类读者：

• 具备基本 Python 编程基础，想要系统学习 pandas 数据处理与分析方法的初学者。
• 已有一定 pandas 基础，希望进一步提升数据处理能力的数据分析师和数据科学家。
• 对数据科学或数据分析感兴趣，希望通过实战案例巩固所学知识的自学者。

特色与亮点

• 系统全面：本书内容涵盖了 pandas 的基础知识、核心操作、数据类型处理以及进阶实战，读者可以系统地学习 pandas 的各个方面。
• 实战导向：书中结合了丰富的练习和习题，帮助读者将理论知识应用于实际问题，提升动手能力。
• 易于理解：作者通过清晰的结构和详细的解释，使复杂的概念变得易于理解，适合不同层次的读者学习。

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。