内容简介
本书是一本全面介绍pandas库在数据处理与分析中应用的实用指南。pandas作为Python生态中最重要的数据处理工具之一，凭借其高效、灵活的数据结构（如Series和DataFrame）以及丰富的函数库，已经成为数据科学、机器学习、金融分析等领域不可或缺的基础技能。
全书从pandas的核心概念入手，逐步深入讲解数据读取、清洗、转换、聚合、可视化等关键操作。作者通过大量实际案例，演示如何利用pandas处理常见的数据分析任务，包括缺失值处理、重复数据检测、数据分组与统计、时间序列分析、多表连接与合并等。书中还涵盖了与NumPy、Matplotlib、Scikit-learn等库的协同使用方法，帮助读者构建完整的数据分析工作流。
本书的特点在于注重实战，每章都配有详细的代码示例和练习题，读者可以在跟随操作的过程中快速掌握pandas的使用技巧。无论是数据分析新手还是有经验的工程师，都能从中获得系统性的知识提升，从而更高效地完成数据探索、清洗、建模与报告生成等任务。
目录
版 权
内容提要
前 言
资源与支持
彩图
第一部分 基础知识
第1章 预备知识
1.1 Python基础
1.2 NumPy基础
1.3 习题
第2章 pandas基础
2.1 文件的读取和写入
2.2 基本数据结构
2.3 常用基本函数
2.4 窗口
2.5 习题
第二部分 4类操作
3.4 习题
第4章 分组
4.1 分组模式及其对象
内容提要
前 言
资源与支持
彩图
第一部分 基础知识
第1章 预备知识
1.1 Python基础
1.2 NumPy基础
1.3 习题
第2章 pandas基础
2.1 文件的读取和写入
2.2 基本数据结构
2.3 常用基本函数
2.4 窗口
2.5 习题
第二部分 4类操作
3.4 习题
第4章 分组
4.1 分组模式及其对象
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3. 我们分享这些书籍，纯粹是出于知识分享的热情，以及对互联网分享精神的高度认同和践行，不以盈利为目的。
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