帮助您掌握 Pandas 库的 5 本书

在接下来的教程中，我们将讨论一些可以帮助您掌握 Pandas 库的书籍。但在开始之前，让我们简要了解一下 Pandas 库是什么以及它的主要特性。

了解 Pandas 库

Pandas 是一个基于 Python 编程语言构建的开源数据分析和统计操作库。它为处理和分析大型数据集提供了强大、灵活且易于使用的数据结构。Pandas 由 Wes McKinney 于 2008 年开发，由于其处理各种数据格式的能力，已成为数据科学工具包中一个重要的工具。

Pandas 的主要特点

数据结构

• Series：一维分类数组，能够保存任何记录类型（整数、字符串、浮点数、Python 对象等）。它类似于电子表格中的一列或 SQL 表。
• DataFrame：具有不同列类型的二维分类数据结构。它就像关系数据库中的表或 R 中记录的主体。DataFrames 允许对每行和每列进行操作。

数据对齐和索引

• 自动数据对齐：当在 DataFrames 或 Series 上进行操作时，Pandas 会根据标签（索引）自动对齐事实，从而简化了对缺失数据的处理并确保了操作的有效性。
• 灵活索引：支持基于整数和基于标签的索引，使数据选择和操作更加直观。

数据清理和准备

• 处理缺失数据：使用 `dropna()`、`fillna()` 和 `isna()` 等方法检测、删除或填充缺失数据 (NaNs) 的函数。
• 数据转换：按元素 (`applymap()`)、按列 (`practice()`) 或按行 (`practice()`) 应用特征。

数据整理和操作

• 合并和连接：以各种方式组合多个 DataFrames 的函数，包括 `merge()`、`concat()` 和 `join()`。
• 重塑和透视：重塑数据格式的函数，包括 `pivot_table()`、`stack()`、`unstack()` 和 `soften()`。

聚合和分组

• Group By 操作：分割应用组合方法，用于聚合信息，包括按特定标准对数据进行分组，将特征应用于每个组，并组合结果。这是通过使用 `groupby()` 方法实现的。
• 聚合函数：内置功能用于执行聚合，例如 `sum()`、`suggest()`、`rely()` 等。

时间序列功能

• 日期和时间操作：该程序提供了广泛的功能来处理时间序列数据，包括日期范围生成、频率转换、移动窗口数据和时区处理。
• 输入/输出工具
• 读取/写入数据：用于从各种报告格式读取和写入的函数，包括 CSV、Excel、SQL 数据库、JSON、HTML 等。示例包括 `read_csv()`、`to_csv()`、`read_excel()` 和 `to_sql()`。

高性能

• 性能优化：对大型数据集和高性能数据操作的内置支持，通常由优化的 C 或 Cython 代码提供支持。
• 向量化操作：对整个数组或列执行操作，从而实现比传统 Python 循环更大的整体性能改进。

与其他库集成

• 无缝集成：与其他 Python 库（包括 NumPy、SciPy、Matplotlib 和 sci-kit learn）配合良好，使其成为信息技术科学和机器学习任务的灵活工具。

精通 Pandas 库的 5 本书

书籍 1：“Python for Data Analysis”，Wes McKinney 著

作者：Wes McKinney

关键点

• 由 Pandas 库的作者撰写。
• Python 数据评估的综合介绍。
• Pandas、NumPy 和 IPython 的详细报道。
• 现实世界的数据评估示例。
• 强调实用的信息评估能力。

书籍 2：“Pandas Cookbook”，Theodore Petrou 著

作者：Theodore Petrou

关键点

• 用于执行常见的资料操作任务的分步方法。
• 用于清理、转换和学习事实的技术。
• 侧重于实用、实践学习。
• 高级主题，包括自定义聚合、重塑和时间序列评估。
• 使用实际数据集的示例。

书籍 3：“Effective Pandas：数据操作的模式”，Matt Harrison 著

作者：Matt Harrison

关键点

• 用于有效使用 Pandas 的实用技巧和策略。
• 强调编写惯用的 Pandas 代码。
• 资料操作中的常见模式和反模式。
• 对性能优化的深入讨论。
• 用于调试和检查 Pandas 代码的策略。

书籍 4：“使用 Python 进行数据科学项目：成功数据科学项目的案例研究方法”，Stephen Klosterman 著

作者：Stephen Klosterman

关键点

• 数据技术科学任务的案例研究方法。
• 使用 Pandas 进行事实评估的实际例子。
• Pandas 与其他信息技术科学库（如 Matplotlib 和 Scikitlearn）的集成。
• 端到端项目示例，从信息获取到模型构建。
• 侧重于现实世界的信息技术程序。

书籍 5：“使用 Pandas 进行动手数据分析”，Stefanie Molin 著

作者：Stefanie Molin

关键点

• 用 Pandas 学习记录评估的动手方法。
• 数据清理、探索和可视化的技术。
• 将 Pandas 用于时间序列分析和工具学习。
• 用于加强学习的实用示例和练习。
• 高效数据处理和处理大型数据集的提示。