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Pandas實戰

  • 作者：(美)布萊恩·貝特曼|責編:賈小紅|譯者:熊愛華
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302663539
  • 出版日期：2024/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：660
人民幣：RMB 179 元      售價：元
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內容大鋼
    本書詳細闡述了與Pandas數據分析相關的基本知識，主要包括數據結構、數據的輸入和輸出、Pandas數據類型、數據選擇、數據探索和轉換、理解數據可視化、數據建模、在Pandas中使用時間、探索時間序列、Pandas數據處理案例研究等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
    本書適合作為高等院校電腦及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
作者介紹
(美)布萊恩·貝特曼|責編:賈小紅|譯者:熊愛華
    布萊恩·貝特曼擁有超過35年的多個行業的工作經驗，從政府研發機構到初創企業再到價值10億美元的上市公司，他都有任職經歷。他的經驗側重於分析，包括機器學習和預測。他的實踐能力包括Python和R編碼、Keras/TensorFlow以及AWS和Azure機器學習服務。作為機器學習顧問，他開發並部署了工業中實際的機器學習模型。
目錄
第1篇  Pandas基礎知識
  第1章  初識Pandas
    1.1  Pandas世界介紹
    1.2  探索Pandas的歷史和演變
    1.3  Pandas的組件和應用
    1.4  了解Pandas的基本概念
      1.4.1  Series對象
      1.4.2  DataFrame對象
      1.4.3  使用本地文件
      1.4.4  讀取CSV文件
      1.4.5  顯示數據快照
      1.4.6  將數據寫入文件中
      1.4.7  練習1.1——使用Pandas讀取和寫入數據
      1.4.8  Pandas中的數據類型
      1.4.9  數據選擇
      1.4.10  數據轉換
      1.4.11  數據可視化
      1.4.12  時間序列數據
      1.4.13  代碼優化
      1.4.14  實用工具函數
      1.4.15  練習1.2——使用Pandas進行基本數值運算
      1.4.16  數據建模
      1.4.17  練習1.3——比較兩個DataFrame的數據
      1.5  作業1.1——比較兩家商店的銷售數據
    1.6  小結
  第2章  數據結構
    2.1  數據結構簡介
    2.2  對數據結構的需求
      2.2.1  數據結構
      2.2.2  在Pandas中創建DataFrame
        2.2.3  練習2.1——創建DataFrame
    2.3  了解索引和列
      2.3.1  練習2.2——讀取DataFrame並進行索引操作
      2.3.2  使用列
    2.4  使用Pandas Series
      2.4.1  Series索引
      2.4.2  練習2.3——從Series到DataFrame
      2.4.3  使用時間作為索引
      2.4.4  練習2.4——DataFrame索引
      2.5  作業2.1——使用Pandas數據結構
    2.6  小結
  第3章  數據的輸入和輸出
    3.1  數據世界
    3.2  探索數據源
      3.2.1  文本文件和二進位文件
      3.2.2  在線數據源
      3.2.3  練習3.1——從網頁中讀取數據
    3.3  基本格式
      3.3.1  文本數據
      3.3.2  練習3.2——文本字元編碼和數據分隔符

      3.3.3  二進位數據
      3.3.4  資料庫—SQL數據
      3.3.5  sqlite
    3.4  其他文本格式
      3.4.1  使用JSON
      3.4.2  使用HTML/XML
      3.4.3  使用XML數據
      3.4.4  使用Excel
      3.4.5  SAS數據
  ……
  第4章  Pandas數據類型
  第2篇  處理數據
  第5章  數據選擇——DataFrame
  第6章  數據選擇——Series
  第7章  數據探索和轉換
  第8章  理解數據可視化
第3篇  數據建模
  第9章  數據建模——預處理
  第10章  數據建模——有關建模的基礎知識
  第11章  數據建模——回歸建模
第4篇  其他Pandas用例
  第12章  在Pandas中使用時間
  第13章  探索時間序列
  第14章  Pandas數據處理案例研究
附錄A  作業答案

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