內容大鋼
本書以Python中的pandas庫為主線，介紹各類數據處理與分析方法。
本書共包含13章，第一部分介紹NumPy和pandas的基本內容；第二部分介紹pandas庫中的4類操作，包括索引、分組、變形和連接；第三部分介紹基於pandas庫的4類數據，包括缺失數據、文本數據、分類數據和時間序列數據，並介紹這4類數據的處理方法；第四部分介紹數據觀測、特徵工程和性能優化的相關內容。本書以豐富的練習為特色，每章的最後一節為習題，同時每章包含許多即時性的練習（練一練）。讀者可通過這些練習將對數據科學的宏觀認識運用到實踐中。
本書適合具有一定Python編程基礎、想要使用pandas進行數據處理與分析的數據科學領域的從業者或研究人員閱讀。
作者介紹
耿遠昊|責編:劉雅思
耿遠昊，威斯康星大學麥迪遜分校統計學碩士在讀，Datawhale成員,「JoyfulPandas」開源教程作者。pandas貢獻者,活躍于pandas開源社區,主要貢獻涉及漏洞修復、功能實現與性能優化等方面，對pandas在數據處理與分析中的應用有豐富經驗。
目錄
第一部分 基礎知識
第1章 預備知識
1.1 Python基礎
1.1.1 推導式
1.1.2 匿名函數
1.1.3 打包函數
1.2 NumPy基礎
1.2.1 NumPy數組的構造
1.2.2 NumPy數組的變形
1.2.3 NumPy數組的切片
1.2.4 廣播機制
1.2.5 常用函數
1.3 習題
第2章 pandas基礎
2.1 文件的讀取和寫入
2.1.1 文件讀取
2.1.2 數據寫入
2.2 基本數據結構
2.2.1 Series
2.2.2 DataFrame
2.3 常用基本函數
2.3.1 匯總函數
2.3.2 特徵統計函數
2.3.3 頻次函數
2.3.4 替換函數
2.3.5 排序函數
2.3.6 apply()函數
2.4 窗口
2.4.1 滑動窗口
2.4.2 擴張窗口
2.5 習題
第二部分 4類操作
第3章 索引
3.1 單級索引
3.1.1 DataFrame的列索引
3.1.2 Series的行索引
3.1.3 loc索引器
3.1.4 iloc索引器
3.1.5 query()函數
3.1.6 索引運算
3.2 多級索引
3.2.1 多級索引及其表的結構
3.2.2 多級索引中的loc索引器
3.2.3 多級索引的構造
3.3 常用索引方法
3.3.1 索引層的交換和刪除
3.3.2 索引屬性的修改
3.3.3 索引的設置與重置
3.3.4 索引的對齊
3.4 習題
……
第三部分 4類數據
第四部分 進階實戰
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