《Pandas工作手册：使用Python进行数据分析的综合指南以及现实世界的案例研究》

通过分析真实数据集和使用pandas 解决问题来学习 Python 数据科学的基础知识

主要特点

• 了解如何使用 pandas 应用数据检索、转换、可视化和建模技术
• 高效从数据（包括数据库、Web 数据等）中获取更深入的见解
• 通过动手练习和活动建立您的经验和信心

书籍简介

《Pandas 工作手册》将教您如何提高数据效率，并生成真正的业务见解，为您的决策提供信息。您将被指导解决现实世界的数据科学问题，并展示如何在实际示例和练习的背景下应用关键技术。然后，引人入胜的活动将挑战您以为真正的数据科学项目做好准备的方式应用您的新技能。

您将看到经验丰富的数据科学家如何使用Pandas 的数据分析来解决各种问题。与其他专注于理论并在枯燥的技术解释上花费太长时间的 Python 书籍不同，这个研讨会旨在快速让你编写干净的代码并通过动手实践来建立你的理解。在阅读这本 Python Pandas 书时，您将处理各种现实世界的场景，例如使用空气质量数据集来了解城市中二氧化氮排放的模式，以及分析交通数据以改善公交运输服务。

在完成这本数据分析书时，您将拥有与Pandas 一起解决自己具有挑战性的数据科学问题所需的知识、技能和信心。

你将学到什么

• 使用Pandas 访问和加载来自不同来源的数据
• 使用一系列数据类型和结构来了解您的数据
• 执行数据转换以准备进行分析
• 使用 Matplotlib 进行数据可视化以创建各种绘图
• 创建数据模型以查找关系并测试假设
• 操作时间序列数据以执行日期时间计算
• 优化代码以确保更高效的业务数据分析

这本书是为谁写的

这本数据分析书适用于任何具有使用Python编程语言经验的人，他们想要学习Pandas 数据分析的基础知识。以前对Pandas 的了解是没有必要的。

目录

1. Pandas 简介
2. 使用数据结构
3. 数据 I/O
4. Pandas 数据类型
5. 数据选择 – 数据帧
6. 数据选择 – 系列
7. 数据探索和转换
8. 数据可视化
9. 数据建模 – 预处理
10. 数据建模 – 建模基础知识
11. 数据建模 – 回归建模
12. 在Pandas 中使用时间系列
13. 探索时间序列
14. 将Pandas 数据处理应用于案例研究