《Pandas 简易速速上手小册》第1章：Pandas入门（2024 最新版）
1.1 Pandas 简介 欢迎来到Pandas的多彩世界！在这个小节中，我们将深入了解Pandas的基础知识，并通过几个精选案例，展示它在数据处理中的强大功能。 1.1.1 基础知识 首先，让我们建立一些必要的基础知识。Pandas是一个开源的Python数据分析库，它使得数据处理变得既简单又直观...
《Pandas 简易速速上手小册》第10章：Pandas 实战案例（2024 最新版）
10.1 实际数据集案例分析 10.1.1 基础知识 在进行实际数据集案例分析时，关键步骤通常包括： 数据探索：初步了解数据集的基本信息，包括数据的规模、特征、缺失值等。 数据清洗：处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据质量。 特征工程：根据分析目的，选择、转换或创建新的特征。 数据可视化：通过图表...
《Pandas 简易速速上手小册》第9章：Pandas 数据可视化（2024 最新版）
9.1 Pandas 内置可视化工具 Pandas 内置的可视化工具是基于 Matplotlib，为数据分析提供了一种快速、简便的图表生成方式。这些工具能够直接从 DataFrame 和 Series 中生成图表，无需繁琐的数据准备工作。 9.1.1 基础知识 基本图表类型: Pandas 支持多种...
《Pandas 简易速速上手小册》第6章：Pandas 时间序列分析（2024 最新版）
6.1 时间序列数据基础 时间序列数据是在连续时间点或者时间段上收集的数据点，常用于分析趋势、做出预测等。 6.1.1 基础知识 时间戳和时间间隔: 时间戳代表某一具体的瞬间，而时间间隔则表示一段时间。 解析时间数据: 通常需要将字符串格式的时间数据转换成 Python 的 datetime 对象以...
《Pandas 简易速速上手小册》第5章：Pandas 数据合并与重塑（2024 最新版）
5.1 数据合并：Concatenate 和 Merge 合并数据是数据分析中的一项基本技能，它允许我们将不同来源的数据集整合在一起，以进行更全面的分析。 5.1.1 基础知识 Concatenate: 使用 pd.concat() 可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起。适用于结构相同的数据框架合并。...
《Pandas 简易速速上手小册》第4章：Pandas 数据探索与处理（2024 最新版）
4.1 选择和过滤数据 选择和过滤数据是数据分析中的基本技巧，让我们深入了解如何在 Pandas 中执行这些操作。 4.1.1 基础知识 选择列: 使用列名来选择数据，例如 df['column_name']。 选择行: 使用条件语句过滤行，例如 df[df['column_name'] > ...
《Pandas 简易速速上手小册》第3章：Pandas 数据清洗基础（2024 最新版）
3.1 处理缺失数据 处理缺失数据是数据分析中的一项基本技能。我们来深入了解如何在 Pandas 中识别和处理这些缺失值。 3.1.1 基础知识 识别缺失值: Pandas 使用 NaN（Not a Number）来表示缺失值。可以使用 isna() 或 isnull() 函数来检测缺失值。 填补缺...
《Pandas 简易速速上手小册》第2章：Pandas 数据导入与导出（2024 最新版）
2.1 读取 CSV 和 Excel 文件 在这一节中，我们将深入了解如何使用 Pandas 读取 CSV 和 Excel 文件，这是数据分析的基石。 2.1.1 基础知识 Pandas 提供了非常直观的函数来读取 CSV 和 Excel 文件，这些函数是 read_csv() 和 read_exc...
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