书籍摘要

1. 定位与价值

《Learning Pandas 2.0》是一本面向数据科学家、机器学习工程师及分析师的实战指南，系统讲解如何利用 Pandas 2.0 进行高效的数据清洗、转换、分析与建模。全书以“理论+代码+案例”三位一体的方式，帮助读者在真实业务场景中快速落地。

2. 内容结构概览

2.1 基础篇（第1–3章）

• Pandas 2.0 全景：回顾 0.1.x → 2.0 的演进，重点介绍 2.0 在性能、类型系统、API 一致性上的突破。
• 核心数据结构：详解 Series（一维带标签数组）与 DataFrame（二维表）的内存模型、索引机制及常用操作。
• 安装与配置：提供跨平台（Windows / macOS / Linux）的虚拟环境搭建、pip 安装、版本验证及常用全局选项设置。

2.2 数据输入输出（第4章）

• 多格式读写：CSV、Excel（xls/xlsx）、JSON、HTML、Parquet、Stata 等一键转换。
• 数据库交互：以 SQLite 为例，演示 read_sql / to_sql 实现“读取—分析—回写”闭环。
• 实时数据源：
  • Web API：使用 requests + pandas.read_json 拉取 JSONPlaceholder 示例数据。
  • 网页抓取：BeautifulSoup 解析 HTML 表格，快速构建 DataFrame。

2.3 数据清洗与预处理（第5章）

• 缺失值处理：isna 定位 → dropna 删除或 fillna 填充（常数、均值、前后向填充）。
• 脏数据治理：去重、类型转换、列重命名、数值归一化/标准化、类别变量编码（one-hot / label）。
• 可复现流水线：将上述步骤封装为函数，实现“读取→清洗→存储”一键化。

2.4 索引与选择高阶技巧（第6章）

• 四大定位器：loc（标签）、iloc（位置）、at / iat（标量加速）。
• 层级索引（MultiIndex）：用 set_index 构建“国家-性别”二级索引，支持 xs、swaplevel、sort_index。
• 布尔与条件选择：单条件、多条件（& / |）、query 字符串语法，提升可读性。
• 高级索引器：where / mask 保留或替换不符合条件的值；isin 快速筛选枚举；eval 执行列间表达式。

2.5 数据整合与重塑（第7章）

• 横向/纵向合并：merge（列连接，支持 inner/left/right/outer）、join（索引连接）。
• 堆叠与追加：concat（轴 0 或 1）、append 行追加，处理千万级数据分块读取后合并。
• 透视与逆透视：pivot 将长表变宽表；melt 将宽表变长表，适配可视化或建模需求。
• 自定义聚合：groupby 后接 agg / apply，内置函数不足时传入自定义 Python 函数（如极差计算）。

2.6 时间序列专项（第8章）

• 时间对象体系：Timestamp（时间点）、Period（时间段）、Timedelta（时间差）。
• 核心操作：
  • 重采样（resample）与频率转换（asfreq）。
  • 时区本地化（tz_localize）与转换（tz_convert）。
  • 滚动窗口（rolling）、指数加权移动平均（ewm）、差分（diff）、滞后（shift）。
• 高阶分析：使用 statsmodels 进行趋势-季节-残差分解、ARIMA 建模与 5 步预测。

2.7 性能优化与分布式（第9章）

• 内存压缩：列式存储、类别型（category）替代 object、按需指定 dtype。
• 分块迭代：chunksize 参数实现“边读边处理”，避免一次性载入大文件。
• 并行与分布式：
  • 单机多核：Dask DataFrame 无缝替换 Pandas。
  • 编译加速：Cython / Numba 对自定义函数 JIT 编译，实测提速 5–20 倍。
• 诊断工具：memory_usage 查看内存占用、%timeit / snakeviz 定位瓶颈。

2.8 机器学习整合（第10章）

• 特征工程：缺失值插补、类别编码、标准化、多项式特征、交互特征。
• 数据集划分：train_test_split、K 折交叉验证（KFold、StratifiedKFold）。
• 框架对接：
  • Scikit-learn：Pipeline 中直接嵌入 Pandas DataFrame。
  • TensorFlow / PyTorch：利用 tf.data / DataLoader 实现批量读取，保持数据在 GPU 与 CPU 间零拷贝。

2.9 文本与 NLP（第11章）

• 字符串向量化：str.contains / str.split / str.replace 等向量化操作。
• 特征提取：CountVectorizer → 稀疏矩阵 → 逻辑回归做情感分类。
• 主题建模：LDA（Latent Dirichlet Allocation）发现隐藏主题。
• 文本聚类：K-means 对文档向量聚类，可视化词云。

2.10 地理空间分析（第12章）

• 数据格式：GeoJSON、Shapefile、GPX、KML、GeoTIFF 简介。
• GeoPandas 集成：读取、投影转换、空间连接（sjoin）、缓冲区（buffer）、叠加分析（overlay）。
• 地理编码：调用第三方 API 实现地址 ↔ 经纬度互转。

3. 特色与亮点

• 全栈案例：以“Customer Churn Modelling”数据集贯穿始终，从原始 CSV 到机器学习模型，形成完整闭环。
• 代码即拿即用：所有示例均附 GitHub 链接，支持“复制-粘贴-运行”。
• 性能对比：关键步骤给出 %%timeit 结果，量化优化收益。
• 前沿工具：涵盖 Dask、Numba、GeoPandas、statsmodels 等生态，确保技术栈不过时。

4. 适合读者

• 已掌握 Python 基础，希望系统提升数据处理能力的数据分析师。
• 需要快速将 Pandas 2.0 新特性落地到生产环境的机器学习工程师。
• 对时间序列、文本、地理空间等专项场景有深度需求的科研人员。

读完本书，你将具备构建“端到端数据流水线”的能力：从多源数据接入 → 清洗 → 特征工程 → 建模 → 结果回写，全流程高效、可维护、可扩展。