pandas数据分析实战 数据库 里斯·帕斯哈弗
使用令人惊叹的pandas库在python中进行数据分析。随书源代码，获取地址见书封底二维码。
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作者里斯·帕斯哈弗
出版社清华大学出版社
ISBN9787302612711
出版时间2022-08
版次1
装帧平装
开本16
页数384页
字数613千字
定价128元
货号xhwx_1202722218
上书时间2025-01-03
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商品详情
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主编：
"使用python进行数据分析并不难。如果你会使用电子表格，能学会panda！虽然它的网格样式布局可能会让你想起excel，但panda要灵活和强大得多。python库可以快速对数百万行数据执行作，并且可以轻松地与python数据生态系统中的其他工具进行交互。这是提升你的数据游戏的方式。
panda数据分析实战介绍了使用令人惊叹的 panda 库在 python 中进行数据分析。你将学如何对重复作进行自动化，并让你对在excel中很难实现，甚至不可能实现的数据分析有更深的理解。本书每章都可以独立成篇。通过下载真实的数据集，可以让你的学更加贴近现实工作。"
目录：
第ⅰ部分 pandas核心基础
章 pandas概述
1.1 21世纪的数据
1.2 pandas介绍
1.2.1 pandas与图形电子表格应用程序
1.2.2 pandas与它的竞争对手
1.3 pandas之旅
1.3.1 导入数据集
1.3.2 作dataframe
1.3.3 计算series中的值
1.3.4 根据一个或多个条件筛选列
1.3.5 对数据分组
1.4 本章小结
第2章 series对象
2.1 series概述
2.1.1 类和实例
2.1.2 用值填充series对象
2.1.3 自定义series索引
2.1.4 创建有缺失值的series
2.2 基于其他python对象创建series
2.3 series属
2.4 检索行和后一行
2.5 数学运算
2.5.1 统计作
2.5.2 算术运算
2.5.3 广播
2.6 将series传递给python的内置函数
2.7 代码挑战
2.7.1 问题描述
2.7.2 解决方案
2.8 本章小结
第3章 series方法
3.1 使用read csv函数导入数据集
3.2 对series进行排序
3.2.1 使用sort values方法按值排序
3.2.2 使用sort_index方法按索引排序
3.2.3 使用nsmallest和nlargest方法检索小值和大值
3.3 使用 ince参数替换原有series
3.4 使用value _counts方法计算值的个数
3.5 使用apply方法对每个series值调用一个函数
3.6 代码挑战
3.6.1 问题描述
3.6.2 解决方案
3.7 本章小结
第4章 dataframe对象
4.1 dataframe概述
4.1.1 通过字典创建dataframe
4.1.2 通过numpy ndarray创建dataframe
4.2 series和dataframe的相似之处
4.2.1 使用read csv函数导入dataframe
4.2.2 series和dataframe的共享与专有属
4.2.3 series和dataframe的共有方法
4.3 对 dataframe进行排排序
……
第ⅱ部分 应用pandas
附录a 安装及配置
附录b python速成课程
附录c numpy速成教程
附录d 用faker生成模拟数据
附录e 正则表达式
内容简介：
对数据集进行组织、 分组、合并、分割以及连接
发现基于文本和时间的数据的趋势
对数据进行排序、过滤、枢轴化、优化，并得出结论
应用聚合作
作者简介：
bori pakhaver是一名软件工程师、敏捷顾问和在线教育家。已有来自190个的30万名学了他的编程课程。
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