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题名/责任者:

深入浅出Pandas:利用Python进行数据处理与分析/李庆辉著

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2021.07

ISBN及定价:

978-7-111-68545-6/CNY99.00

载体形态项:

16,410页;24cm

并列正题名:

Dive into pandas:data processing and analysis with python

其它题名:

利用Python进行数据处理与分析

丛编项:

数据分析与决策技术丛书

个人责任者:

李庆辉 著

学科主题:

软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.56

一般附注:

华章IT

提要文摘附注:

本书共17章，从逻辑上可分为七部分。第一部分(第1-2章)主要介绍了Python和Pandas的数据结构和数据类型、Pandas开发环境的搭建以及Pandas的快速入门。第二部分(第3-5章)主要介绍了Pandas读取与导出数据、索引操作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、函数应用等。第三部分(第6-9章)主要介绍了Pandas的分组聚合操作、合并操作、对比操作、数据透视、转置、归一化、标准化、数据升降维等。第四部分(第10-12章)主要介绍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、连接、切分、替换、格式化等。第五部分(第13-14章)主要介绍了Pandas中对于时间类型数据的处理和分析，包括固定时间、时长、周期、时间偏移等的表示方法、查询、计算、格式处理，以及时区转换、重采样、工作日和工作时间的处理方法。第六部分(第15-16章)主要介绍了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，如何活用Pandas的绘图功能，如何定义不同类型的数据图形等。第七部分(第17章)介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率，并从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。

使用对象附注:

本书适合互联从业人员，包括数据分析师、产品经理、运营、开发等人员，在其他行业如金融、教育、通讯、文化传媒等行业与数据密切的相关人员

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