深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析

如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。本书共17章，分为七部分。1部分（1～2章） Pandas入门：首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。二部分（3～5章） Pandas数据分析基础：详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。三部分（6～9章） 数据形式变化：讲解了Pandas的分组聚合作、合并作、对比作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据进行升降维。部分（10～12章） 数据清洗：讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、

这是一本专注于Python编程语言，特别是其数据分析工具Pandas的综合性教材。这本书的内容涵盖了Python编程语言的特点、应用领域、安装方法以及Pandas库的功能。它详细介绍了NumPy与Pandas库功能，包括数据操作和数学运算，以及它们在Python数据分析中的核心功能和应用。 这本书详细讲解了Python生态的数据分析优势，包括其丰富的数据处理和分析工具，如Python、NumPy和Pandas等。它还深入探讨了Pandas数据分析基础入门，包括数据结构、数据类型、数据操作、时序数据处理、分类数据处理以及可视化等。此外，这本书还详细讲解了数据清洗的概念和重要性，包括缺失值和重复值的识别、删除、填充等操作，数据的替换与格式转换，以及文本的提取、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等。 这本书还深入探讨了数据分组的方法，包括groupby函数的基本语法，以及如何通过聚合函数对分组后的数据进行计算。此外，这本书还详细介绍了数据透视的方法，包括df.pivot() 函数和pd.pivot_table() 函数的基本用法，以及如何通过交叉表(cross tabulatio