Python数据分析基础：王斌会第三章-Python编程与numpy、pandas详解

"该资源是Python数据分析基础教程的第三章，主要讲解了Python编程分析的基础知识，包括Python的数据类型、数值分析库numpy以及数据分析库pandas的使用。内容涵盖了一维和二维数组的创建，以及如何利用numpy生成不同类型的随机数。在pandas部分，详细阐述了序列Series和数据框DataFrame的创建、操作与合并，如序列的合并方法和数据框的生成、增加列、删除列以及处理缺失值等。" 在Python数据分析中，理解数据类型和使用高效的数值计算库是至关重要的。第三章首先介绍了Python的基本数据类型，如整型、浮点型、字符串、布尔型等，这些是构建数据结构的基础。然后，章节聚焦于numpy库，它是Python科学计算的核心库，提供了高性能的多维数组对象。 在numpy部分，讲解了如何创建一维数组，例如使用`np.random.randint()`生成指定范围内的随机整数，`np.random.rand()`生成0到1之间的均匀分布随机数，以及`np.random.randn()`生成标准正态分布的随机数。此外，还介绍了二维数组的创建，如`np.empty()`, `np.zeros()`, `np.ones()`用于创建空数组、全零矩阵和全一矩阵，以及`np.eye()`生成单位矩阵。 接下来，章节深入到了pandas库，这是一个强大的数据分析工具，它提供了一系列高效操作大型数据集所需的工具。在pandas中，Series是一种类似于一维数组的对象，可以看作是有标签的数组。讲解了如何合并Series，例如使用`pd.concat()`函数，通过设置`axis`参数可以选择按行或按列合并。 对于DataFrame，它是pandas的主力数据结构，类似于二维表格，包含了行索引和列标签。这里详细说明了DataFrame的创建方法，包括创建空数据框、根据列表或字典创建数据框。此外，还展示了如何向DataFrame增加列，删除列，以及如何处理缺失值，如检查缺失值`isnull()`和统计每列缺失值数量`isnull().sum()`。 这个教程章节提供了Python数据分析的基础知识，涵盖了从基本数据类型到高级数据分析工具的使用，是学习Python数据处理的重要参考资料。通过学习和实践这些内容，读者能够有效地组织和分析数据，为进一步的数据探索和建模打下坚实的基础。