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从Excel到Python:数据分析进阶指南

从Excel到Python:数据分析进阶指南 PDF 高清版

  • 更新:2019-11-09
  • 大小:9.69 MB
  • 类别:Python数据
  • 作者:王彦平(蓝鲸)
  • 出版:机械工业出版社
  • 格式:PDF

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从Excel到Python:数据分析进阶指南 PDF

Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作。

目录

  • 作者简介
  • 第1章 生成数据表
  • 1. 导入数据表
  • 2. 创建数据表
  • 第2章 数据表检查
  • 1. 数据维度(行列)
  • 2. 数据表信息
  • 3. 查看数据格式
  • 4. 查看空值
  • 5. 查看唯一值
  • 6. 查看数据表数值
  • 7. 查看列名称
  • 8. 查看前10行数据
  • 9. 查看后10行数据
  • 第3章 数据表清洗
  • 1. 处理空值(删除或填充)
  • 2. 清理空格
  • 3. 大小写转换
  • 4. 更改数据格式
  • 5. 更改列名称
  • 6. 删除重复值
  • 7. 数值修改及替换
  • 第4章 数据预处理
  • 1. 数据表合并
  • 2. 设置索引列
  • 3. 排序(按索引,按数值)
  • 4. 数据分组
  • 5. 数据分列
  • 第5章 数据提取
  • 1. 按标签提取(loc)
  • 2. 按位置提取(iloc)
  • 3. 按标签和位置提取(ix)
  • 4. 按条件提取(区域和条件值)
  • 第6章 数据筛选
  • 按条件筛选(与、或、非)
  • 第7章 数据汇总
  • 1. 分类汇总
  • 2. 数据透视
  • 第8章 数据统计
  • 1. 数据采样
  • 2. 描述统计
  • 3. 标准差
  • 4. 协方差
  • 5. 相关分析
  • 第9章 数据输出
  • 1. 写入Excel
  • 2. 写入csv
  • 案例 990万次骑行:纽约自行车共享系统分析
  • 开始前的准备工作
  • 惊人的990万次骑行
  • 哪些人在使用Citi Bike ?
  • 用户的骑行时间及速度
  • 骑行与气温是否存在关联?
  • 骑行速度与年龄是否存在关联?
  • 哪些骑行线路最受欢迎?
  • 结束语

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