🌈掌握Python数据处理，让Pandas成为你的得力助手！💡
学习笔记
在这个数据驱动的时代，Python和Pandas成为了数据科学家和分析师的得力工具。📊 你是否渴望深入理解Pandas，从而在数据分析领域游刃有余？那么，李庆辉的《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》将是你的理想选择！
一、内容概览👉
《深入浅出Pandas》是一本全面而深入的Pandas教程，从基础到高级，涵盖了数据处理的各个方面。全书共分为17章，逐步引导读者从Pandas的入门到精通。
二、重点内容⭕
- Pandas基础：介绍了Pandas的功能和学习方法，为初学者打下坚实的基础。
- 数据读取与输出：详细讲解了如何高效地读取和输出数据。
- 索引与数据类型转换：深入探讨了索引操作和数据类型的灵活转换。
- 数据查询与统计：提供了查询筛选和统计计算的方法，让数据分析更加高效。
- 数据形式变化：讲解了分组聚合、合并、对比等操作，以及数据透视和转置。
- 数据清洗：涉及缺失值处理、数据替换和文本处理等关键技能。
- 时序数据分析：专注于时间序列数据的处理和分析技巧。
- 数据可视化：介绍了如何使用Pandas进行数据可视化，让数据更加直观。
三、金句分享📘
- "数据不仅仅是数字，它们是洞察世界的窗口。" —— 感受数据的力量。
- "掌握Pandas，就是掌握了数据分析的钥匙。" —— 体会Pandas的重要性。
- "数据清洗是数据分析的基石。" —— 理解数据清洗的价值。
- "时序数据，让时间成为分析的维度。" —— 探索时间的力量。
- "数据可视化，让数据自己说话。" —— 体验可视化的魅力。
- "实战案例，让理论转化为实践。" —— 学习将知识应用于实际。
四、心得体会👉
读完这本书，我深刻体会到了以下几点：
- Pandas的强大功能，让我对数据处理有了全新的认识。
- 数据清洗的重要性，它直接影响到分析结果的准确性。
- 时序数据分析的复杂性，以及Pandas在其中扮演的角色。
- 数据可视化的重要性，它让复杂的数据变得简单易懂。
- 实战案例的实用性，它们帮助我将理论知识应用到实际工作中。
- 作者深入浅出的讲解方式，让我这个初学者也能快速上手。
五、编程面试题⚡️
- 如何使用Pandas处理缺失值？
- 答题思路：介绍使用
fillna()、dropna()等方法处理缺失值的策略。 - 如何使用Pandas进行数据分组和聚合？
- 答题思路：解释使用
groupby()结合聚合函数如sum()、mean()等进行数据分析。
六、同类书籍介绍🚼
- 《Python数据科学手册》：这本书是数据科学家的宝典，涵盖了数据处理、分析和可视化的各个方面。
- 《利用Python进行数据分析》：作为Pandas的补充，这本书提供了更多关于数据分析的理论和实践。
- 《数据科学入门》：适合初学者，从基础概念到实际应用，逐步引导读者进入数据科学的世界。
书籍信息
书名: 深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析
作者: 李庆辉
出版社: 机械工业出版社
出品方: 华章科技
副标题: 利用Python进行数据处理与分析
出版年: 2021-7-10
页数: 428
定价: 99.00
装帧: 平装
丛书: 数据分析与决策技术丛书
ISBN: 9787111685456
内容简介
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。
第1部分（第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。
第二部分（第3～5章） Pandas数据分析基础
详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引操作、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。
第三部分（第6～9章） 数据形式变化
讲解了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、标准化等，以及如何利用多层索引对数据进行升降维。
第四部分（第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、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和操作方法。
第五部分（第13～14章）时序数据分析
讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。
第六部分（第15～16章） 可视化
讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。
第七部分（第17章） 实战案例
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，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还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。
作者简介
李庆辉，数据产品专家，某电商公司数据产品团队负责人，擅长通过数据治理、数据分析、数据化运营提升公司的数据应用水平。
精通 Python 数据科学及 Python Web 开发，曾独立开发公司的自动化数据分析平台，参与教育部“1+X”数据分析（Python）职业技能等级标准评审。
中国人工智能学会会员，企业数字化、数据产品和数据分析讲师，在个人网站“盖若”上编写的技术和产品教程广受欢迎。
