书目信息 |
| 题名： |
深入浅出Pandas
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| 作者： | 李庆辉 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 机械工业出版社 2021.07 |
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| 页数： | XVI, 410页 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | 数据分析与决策技术丛书 | |
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TP311.561 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-111-68545-6 | |
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| 314 | @a李庆辉, 数据产品专家, 某电商公司数据产品团队负责人。 | |
| 330 | @a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。 | |
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| 深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析= Dive into pandas：data processing and analysis with python/李庆辉著.-北京：机械工业出版社，2021.07 |
| XVI, 410页；24cm.-(数据分析与决策技术丛书) |
| 华章IT |
| ISBN 978-7-111-68545-6：CNY99.00 |
| 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。 |
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正题名：深入浅出Pandas
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