Pandas Cookbook

This book is for data scientists, analysts and Python developers who wish to explore data analysis and scientific computing in a practical, hands-on manner. The recipes included in this book are suitable for both novice and advanced users, and contain helpful tips, tricks and caveats wherever necessary. Some understanding of pandas will be helpful, but not mandatory.

这是一本面向数据科学家、分析师和Python开发者的实战指南，旨在帮助读者通过实际案例掌握数据清洗、处理、分析和可视化的实用技巧。本书通过精心设计的食谱，涵盖了DataFrame主要组成部分、数据集种类和数量、理解任务目标和要求、索引操作返回值的不一致性、使用agg函数时需要注意的事项、数据类型的分类、使用seaborn进行数据可视化、导入必要的库、筛选出满足条件的州、数据字典的定义和作用、使用比较运算符创建布尔Series、SQL数据库的重要性、数据集预处理技术等多个方面的内容。 本书的内容丰富，理论与实践相结合，通过大量的实例展示了如何使用Pandas进行数据处理和分析。例如，在DataFrame主要组成部分章节中，作者详细介绍了DataFrame的索引(Index)、列(Columns) 和数据(Values) ，并通过实例展示了如何使用这些组成部分进行数据处理和分析。在数据集种类和数量章节中，作者通过多个实例展示了如何使用Pandas处理和分析各种类型的数据集。 此外，本书还提供了许多实用的技巧和注意事项，帮助读者更好地使用Pandas进行数据处理和分析。例如，在使用agg