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Author Topic: Python《Pandas实战》课程 Coming soon  (Read 2479 times)

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Python《Pandas实战》课程 Coming soon
« on: November 01, 2023, 06:09:31 PM »
《Pandas实战》是对用于数据分析的pandas库的全面介绍。Pandas使您能够轻松地执行多种数据操作:排序、连接、旋转、清理、删除重复数据、聚合等。本课程通过循序渐进的方式为您介绍Pandas的各种功能。每次介绍一个pandas功能,从较小的构建块开始,再到较大的数据结构。
本课程是为具有电子表格软件(例如Microsoft Excel、Google Sheets和Apple Numbers)以及替代数据分析工具(例如R和SAS)中级经验的数据分析师编写的。
课程内容结构
《Pandas实战》由14章组成,分为两部分。
第1部分,“核心Pandas”,以循序渐进的方式介绍了Pandas库的基本原理:
   第1章使用Pandas分析了一个示例数据集,以全面概述pandas的功能。
   第2章介绍了Series对象,这是一种Pandas的核心数据结构,用于存储有序数据的集合。
   第3章将更深入地探讨Series对象。我们探索了各种Series操作,包括值排序、删除重复项、提取最小值和最大值等。
   第4章介绍了DataFrame,一个二维数据表。我们将前几章的概念应用到新的数据结构中,并引入了额外的操作。
   第5章展示了如何使用各种逻辑条件从DataFrame中过滤行的子集:相等、不等、比较、包含、排除等。
第2部分,“应用Pandas”,重点介绍更高级的Pandas特征,以及它们如何解决现实世界数据集的问题:
   第6章告诉您如何在Pandas中处理不完美的文本数据。我们讨论如何解决诸如删除空格、修复字符大小写,以及从单个列中提取多个值等问题。
   第7章讨论MultiIndex,它允许我们将多个列值组合成一行数据的单个标识符。
   第8章描述了如何在数据透视表中聚合数据,将标题从行轴移动到列轴,并将我们的数据从宽格式转换为窄格式。
   第9章探讨如何将行分组到桶中,并通过GroupBy对象对结果集合进行聚合。
   第10章将为您介绍使用各种连接将多个数据集合并为一个。
   第11章演示了如何在Pandas中处理日期和时间。它涵盖了诸如排序日期、计算持续时间,以及确定日期是在一个月还是一个季度的开始等主题。
   第12章向您展示了如何将其他文件类型导入Pandas,包括Excel和JSON。我们还学习了如何从Pandas导出数据。
   第13章侧重于配置库的设置。我们将深入研究如何修改显示的行数、更改浮点数的精度、将值舍入低于阈值等等。
   第14章探讨了使用matplotlib库的数据可视化。我们将了解如何使用Pandas数据创建折线图、条形图、饼图等。