Pandas Cookbooks:现代数据分析与可视化的实战指南

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《Pandas Cookbook (2017)》是一本由 Theodore Petrou 编著的专为数据科学家、分析师和程序员打造的实用指南,涵盖了Python编程语言中Pandas库的丰富应用。该书汇集了近100个从入门到高级的详尽配方(recipes),旨在用清晰、简洁且现代的Pandas语法编写,帮助读者掌握科学计算、时间序列分析和数据可视化等领域的实践技巧。 书中每个配方都细致地阐述了如何一步步实现,通过"如何工作(How it works...)"章节,读者可以深入理解Pandas函数的内部机制,包括数据清洗、转换、合并、分组、重塑等核心操作。不仅如此,作者还常常在"还有更多(There's more...)"部分提供扩展或相关的技巧,让读者能从一个配方中学习到更深层次的知识和可能的创新应用。 《Pandas Cookbook》特别关注于科学计算场景,它利用Pandas的强大功能处理大量结构化数据,如数值、时间序列和分类数据。时间序列分析是本书的重点领域之一,读者将学会如何有效地处理时间序列数据,执行预测分析,以及创建高质量的时间序列图形。同时,数据可视化也是书中不可或缺的部分,通过Pandas与Matplotlib、Seaborn等工具的结合,读者能够掌握如何制作专业且具有洞察力的数据可视化图表。 这本书不仅提供了实用的技术指导,也强调了版权保护。所有内容未经出版商Packt Publishing事先书面许可,不得进行复制、存储或传播。尽管作者和出版社已尽力确保信息的准确性,但书中提供的信息并不构成任何形式的保证,无论是明示的还是默示的,均不对由此产生的直接或间接损失承担责任。 值得注意的是,Packt Publishing在书中对提及的所有公司和产品商标进行了尊重,通过正确使用大写字母标识。尽管如此,这并不构成对这些品牌的官方认可或推荐。 总而言之,《Pandas Cookbook (2017)》是一本深度学习Pandas库的宝贵资源,对于希望提升数据分析技能的专业人士来说,它是一个既全面又实用的学习工具,可以帮助他们在处理大规模数据集和解决实际问题时更加得心应手。