全书简介和作者寄语

2023-01-23 03:45| 来源: 网络整理| 查看: 265

Joyful-Pandas

基于Joyful Pandas教程编写的纸质版书籍已在各大网络平台上线，欢迎选购。本书使用新版的1.4.0，对网页版教程（基于1.2.0）内容作了大量修订，包括内容增改以及习题更新，同时增加了数据可视化、特征工程和性能优化三个章节的内容。本书设计练一练共计121题，章后习题共计41题，各章节分布与目录见后文。有关本书籍和pandas的任何问题可以在本仓库提issue，或者加最后的二维码进讨论群提问。

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在写作期间，本书作者积极参与pandas的开发工作和社区建设，点击此处查看开源贡献。同时，Joyful Pandas也被pandas官方增选为社区推荐教程，在此对pandas核心开发组多年来的长期维护和社区建设表示感谢！

纸质版数据集：下载（提取码：9e8r）参考答案：链接勘误修订：链接练一练与习题章节练一练（题数）习题（*为纸质版新增）第一章预备知识15一、利用列表推导式实现矩阵乘法二、计算卡方统计量* 三、统计某商店的月度销量情况第二章 pandas基础8* 一、整理某服装店的商品情况* 二、汇总某课程的学生总评分数三、实现指数加权窗口第三章索引6* 一、实现sample()函数二、公司员工数据的索引操作三、巧克力评价数据的索引操作第四章分组10一、汽车数据的分组分析* 二、某海洋物种在三大海域的分布研究三、实现transform()函数第五章变形9* 一、某连锁店的库存统计* 二、整理某地区的化石燃料数据三、特殊的wide_to_long()方法第六章连接5一、合并员工信息表二、实现join()函数* 三、条件连接第七章缺失数据6* 一、缺失数据筛选二、K近邻填充* 三、条件近邻插值第八章文本数据3一、房屋数据的文本提取* 二、巴洛克作曲家的年龄统计* 三、汇总显卡测试的结果第九章分类数据2一、统计未出现的类别二、钻石数据的类别构造* 三、有序类别下的逻辑斯蒂回归第十章时间序列数据10一、太阳辐射数据的时序分析二、水果销量分析* 三、使用Prophet进行时序预测第十一章数据观测15* 一、图片绘制* 二、数据观测实战* 三、基于PyOD库的异常检测第十二章特征工程12* 一、卡方分箱* 二、基于标签的特征构造* 三、信用卡诈骗数据的特征工程第十三章性能优化20* 一、DNA链的碱基序列处理* 二、捕捉电信号的激活态区间* 三、药物靶点的关联性分析* 四、物质浓度的指标检测* 五、设计滑窗类新增的三个章节目录第十一章数据观测11.1 可视化方法11.1.1 基本绘图11.1.2 元素控制11.1.3 子图控制11.2 数据观测方法11.2.1 数据类型11.2.2 数据统计量11.2.3 数据分布11.2.4 基于数据报告的观测11.3 习题/第十二章特征工程12.1 单特征构造12.1.1 特征变换12.1.2 文本数据特征12.1.3 时间序列数据特征12.1.4 单特征构造的一般方法12.2 多特征构造12.2.1 分组技术12.2.2 特征降维12.3 特征选择12.3.1 基于统计量的选择12.3.2 基于模型的选择12.4 习题/第十三章性能优化13.1 pandasic代码要义/13.2 多进程加速13.2.1 多进程和多线程13.2.2 多进程的陷阱13.2.3 异步进程13.2.4 进程中的数据共享13.2.5 在pandas中使用多进程13.3 利用Cython加速13.3.1 初识Cython13.3.2 优化策略13.3.3 多线程加速13.3.4 Cython类及其应用13.3.5 模块构建13.4 利用Numba加速13.4.1 noPython模式13.4.2 ufunc与向量化13.4.3 jitclass及其应用13.5 习题/ 网页版

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文件内容 data：网页版教程数据集ebook：网页版教程电子版notebook：网页版教程notebook 参考资料

Python for Data Analysis Wes McKinney著

Pandas Cookbook Theodore Petrou著

User Guide Pandas开发团队编写

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