书籍摘要

1. 书籍定位与核心价值

本书是一本面向数据科学初学者的实战指南，以 Pandas 为核心工具，系统讲解如何利用 Python 进行数据读取、清洗、转换、聚合、可视化及数据库交互。全书通过大量可运行的代码片段与真实场景案例，帮助读者在“短代码、高效率”的原则下快速掌握数据分析全流程。

2. 内容结构概览（共 21 章）

2.1 基础篇（第 1–5 章）

• 优势与安装：对比传统编程，突出 Pandas 在速度、代码量、可读性上的优势；提供 Anaconda 与 pip 两种安装方式，并介绍 Jupyter Notebook 的使用。
• DataFrame 创建：从字典、列表、文件、空白模板等多角度演示如何生成二维表结构，并讲解自定义列名、索引设置等细节。

2.2 数据读写与清洗（第 6–7 章）

• 多格式 I/O：CSV、Excel、TXT 的读写技巧，包括跳过行、指定列、自定义缺失值标识、写入多工作表等。
• 缺失值处理：系统介绍 fillna、interpolate、dropna、replace 四大工具，涵盖前向/后向填充、线性/时间插值、正则清洗等高级场景。

2.3 数据分组与聚合（第 8 章）

• groupby 机制：拆分-应用-合并（Split-Apply-Combine）图解；演示 agg、transform、filter、apply 四大操作。
• 窗口与滚动计算：rolling、expanding 在时序数据中的使用，以及自定义函数实现特征工程。

2.4 数据整合与重塑（第 9–14 章）

• 拼接与连接：concat 纵向/横向合并，merge 支持 inner/outer/left/right 四种连接方式，并解决列名冲突。
• 透视与逆透视：pivot、pivot_table 实现 Excel 式透视表；melt、stack/unstack 完成宽表与长表互转，支持多级索引。

2.5 数据清理与排序（第 15–18 章）

• 频率统计：crosstab 快速生成列联表，支持百分比、自定义聚合函数。
• 去重与删除：drop_duplicates 按列保留首次/末次/全部删除；drop 灵活移除行列或层级索引。
• 排序：sort_values 单/多列排序，处理缺失值位置，支持多种排序算法。

2.6 时间序列专题（第 19 章）

• DatetimeIndex：字符串转时间戳、按年/月/日切片、重采样（resample）计算季度/月度均值并绘图。
• 日期范围与节假日：date_range 生成工作日/自定义周末/带节假日日历；CustomBusinessDay 实现企业级排班。
• 时区与偏移：tz_localize、tz_convert 处理跨时区数据；shift、tshift 实现价格滞后与收益率计算。

2.7 数据库交互（第 20 章）

• MySQL：通过 sqlalchemy + pymysql 读取整表或执行 SQL 查询，使用 to_sql 批量写入。
• MongoDB：利用 pymongo 将文档型数据直接转为 DataFrame，支持字段筛选、插入、删除等操作。

3. 特色与亮点

• 案例驱动：每章均提供可复现的 CSV/Excel 示例，如学生成绩、天气记录、股票行情等。
• 对比讲解：同一任务给出多种实现（如 merge vs join vs concat），帮助读者根据场景选择最优方案。
• 性能提示：在 groupby 排序、窗口计算、数据库批量写入等节点给出性能优化建议。
• 中文友好：虽然书名与代码保留英文，但全书中文解释关键概念，降低初学者门槛。

4. 适合人群

• 零基础想入门 Python 数据分析的读者；
• 需要快速将 Excel/SQL 技能迁移到自动化脚本的数据分析师；
• 准备参加数据科学竞赛或构建机器学习特征工程的学生与工程师。

5. 一句话总结

《Master Data Science and Data Analysis With Pandas》用“短代码、高可读”的方式，手把手教你把杂乱原始数据转化为洞见，是通往数据科学的第一块坚实垫脚石。