👌轻松玩转数据分析：Pandas与Excel的完美融合！🎉
学习笔记
在这个数据驱动的时代，数据分析已成为一项必不可少的技能。但你是否还在为如何从Excel过渡到更高级的数据分析工具而苦恼？别担心，曾贤志老师的《Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas》将为你打开数据分析的新世界大门！
一、内容概览🔍
本书是一本面向Excel用户和数据分析新手的入门书籍，作者曾贤志以其丰富的数据分析经验，带领读者从Excel出发，逐步深入Pandas的世界。书中系统讲解了Pandas的安装、数据导入、处理、分析以及数据导出的全过程，让读者能够快速上手并应用于实际工作中。
二、重点内容🌈
- Pandas环境搭建：详细介绍了如何配置Python和Pandas环境，为数据分析打下基础。
- Excel数据读取与保存：教授如何使用Pandas读取Excel文件，并保存处理后的数据。
- NumPy库介绍：探讨了NumPy在Pandas数据处理中的作用和重要性。
- DataFrame操作：涵盖了DataFrame的创建、修改、删除和查询等基本操作。
- 数据运算与处理：介绍了Series和DataFrame的运算规则，以及数据的分支和遍历处理。
- 字符串清洗技术：分享了多种字符串处理技巧，帮助读者清洗和整理数据。
- 时间戳与时间差处理：讲解了时间数据的处理方法，包括时间戳和时间差的计算。
- 分层索引操作：介绍了Pandas中的索引机制，以及如何使用分层索引进行数据操作。
- 数据分组与透视表：展示了如何对数据进行分组处理，并创建数据透视表。
- 数据结构转换：教授了数据结构的转换技巧，以及多表数据的读取与保存。
三、金句分享⭕
- “数据分析不仅仅是一门技术，更是一种思维。” —— 这句话让我意识到数据分析的深度和广度。
- “掌握Pandas，就是掌握了数据分析的钥匙。” —— Pandas的重要性不言而喻。
- “数据清洗是数据分析的第一步，也是最关键的一步。” —— 数据的质量直接影响分析结果的准确性。
- “时间数据的处理，是数据分析中的艺术。” —— 时间序列分析的复杂性让人着迷。
- “索引是Pandas的灵魂，理解索引，就理解了Pandas。” —— 索引机制是高效数据处理的关键。
- “数据分组和透视表，让数据的洞察变得简单。” —— 数据的可视化和洞察是数据分析的终极目标。
四、心得体会💪
阅读这本书，我深刻体会到了以下几点：
- Pandas与Excel的结合，让数据分析变得如此简单直观！
- 书中的示例和实战演练，让我快速掌握了Pandas的使用方法。
- 数据清洗的重要性，让我意识到了数据质量对分析结果的影响。
- 时间数据处理的技巧，让我在处理时间序列数据时更加得心应手。
- 索引和分层索引的概念，让我对数据结构有了更深入的理解。
- 数据分组和透视表的功能，让我能够更快速地洞察数据背后的信息。
- 多表数据的读取与保存，让我在处理复杂数据集时更加游刃有余。
五、编程面试题📘
- 如何使用Pandas读取一个Excel文件中的数据？
- 答题思路：首先需要导入pandas库，然后使用read_excel函数，指定文件路径和sheet名称，即可读取数据。
- 如何对Pandas DataFrame中的数据进行分组和汇总？
- 答题思路：可以使用groupby方法对数据进行分组，然后使用agg或sum、mean等函数进行汇总计算。
六、同类书籍介绍🎉
- 《Python数据科学手册》：这本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据处理、可视化和机器学习等多个方面。
- 推荐理由：内容全面，适合想要系统学习Python数据科学的读者。
- 《利用Python进行数据分析》：这本书由Pandas的创始人Wes McKinney撰写，深入浅出地介绍了Pandas库的使用。
- 推荐理由：作者权威，内容详实，适合想要深入学习Pandas的读者。
- 《数据科学入门》：这本书以Python为基础，介绍了数据科学的基本概念和方法。
- 推荐理由：语言通俗易懂，适合初学者入门，同时覆盖了数据科学的多个重要领域。
书籍信息
书名: Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas（清华开发者书库.Python）
作者: 曾贤志
出版社: 清华大学出版社
副标题: 从Excel轻松入门Pandas
出版年: 2022-5
定价: 79元
装帧: 平装
ISBN: 9787302602811
内容简介
本书从零开始系统讲解了使用Pandas导入Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导入、处理、输出的处理流程。
全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pandas中DataFrame表格的增、删、改、查等常用操作，第5章介绍了对Series与DataFrame两种数据的运算、分支、遍历等处理，第6章介绍了字符串的各种清洗技术，第7章介绍时间戳与时间差数据的处理，第8章介绍Pandas中分层索引及与索引相关的操作，第9章介绍了对数据的分组处理及做数据透视表处理，第10章介绍了表格的数据结构转换，以及多表读取与保存。书中包含相应示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。 本书可作为Excel爱好者和数据分析初学者的入门书籍，以及想提高数据分析效率，拓展数据分析手段相关人员的参考书籍。
作者简介
曾贤志,Office技术培训专家，我要自学网专家讲师，特邀技术图书作者，擅长使用VBA、SQL、Power BI、Python等技术做数据分析。著有《Power Query For Excel让工作化繁为简》《加薪不加班：174个Excel函数案例闯职场》《从Excel到Python：用Python轻松处理Excel数据》等与数据分析相关的技术图书。
