前言

在大數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)分析是每個職場人士的必備技能。在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，Python語言以其簡單易用，并提供了優(yōu)秀、好用的第三方庫和數(shù)據(jù)分析的完整框架而深受數(shù)據(jù)分析人員的青睞。可以說，Python已經(jīng)當仁不讓地成為了數(shù)據(jù)分析人員的一把“利器”。程序員想要進入數(shù)據(jù)分析行業(yè)，就要掌握Python數(shù)據(jù)分析技術(shù)，只有這樣才能在嚴峻的就業(yè)市場中具有較強的競爭力。

Pandas 是 Python 的核心數(shù)據(jù)分析支持庫，提供了快速、靈活、明確的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，目的在于簡單、直觀地處理關(guān)系型或標記型數(shù)據(jù)。Pandas的目標是成為Python數(shù)據(jù)分析實戰(zhàn)必備的高級工具，其長遠目標是成為最強大、最靈活，可以支持任何語言的開源數(shù)據(jù)分析工具。

本書結(jié)構(gòu)

本書共14章，具體章節(jié)安排如下。

第1章和第2章：講解Pandas的基礎(chǔ)知識和常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，如Pandas的定義、優(yōu)勢，Anaconda的下載和安裝，Jupyter Notebook界面的基本操作，Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，NumPy的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

第3～6章：講解Pandas數(shù)據(jù)分析之前的準備，即Pandas數(shù)據(jù)的導入、導出、查看、清洗、合并、對比和預處理。

第7～12章：講解Pandas數(shù)據(jù)的提取、篩選、聚合函數(shù)、分組、透視、統(tǒng)計和可視化。

第13章和第14章：講解Pandas數(shù)據(jù)的機器學習算法和Pandas的時間序列數(shù)據(jù)。

本書特色

本書的特色歸納如下。

實用性：首先著眼于Pandas實戰(zhàn)應(yīng)用，然后探討深層次的技巧問題。

詳盡的實例：每一章都附有大量的實例，通過這些實例介紹知識點。每個實例都是編者精心選擇的，讀者反復練習，舉一反三，就可以真正掌握Pandas實戰(zhàn)技巧，達到學以致用的目的。

全面性：包含了Pandas應(yīng)用的所有知識，即Pandas的基礎(chǔ)知識、常用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，Pandas數(shù)據(jù)的導入、導出、查看、清洗、合并、對比、預處理、提取、篩選、聚合函數(shù)、分組、透視、統(tǒng)計、可視化、機器學習算法，Pandas的時間序列數(shù)據(jù)等。

生動性：在內(nèi)容表現(xiàn)上，為了能夠讓讀者在學習知識時不至過于枯燥，采用了大量的圖表，使整本書的風格生動、形象。

創(chuàng)作團隊

本書由周峰、周俊慶編寫，其他人員對本書的編寫提出了寶貴意見并參與了部分內(nèi)容的編寫工作，他們是周鳳禮、陳宣各、周令、張新義、王征、張瑞麗等。

由于時間倉促，加之水平有限，書中的缺點和不足之處在所難免，敬請讀者批評指正。

編者

2022.7.18

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