从Excel到Python:数据分析进阶指南 PDF 高清版

为网友们分享了Python数据相关的 PDF电子书资料，由机械工业出版社出版，作者是王彦平（蓝鲸），介绍了关于Excel、Python、数据分析、进阶指南方面，格式为PDF，资源大小9.69 MB，目前在Python数据类资源综合评分为：9.3分。

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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