datawhalechina
joyful-pandas
Jupyter Notebook

pandas中文教程

Last updated Jul 7, 2026
5.2k
Stars
1.9k
Forks
3
Issues
+2
Stars/day
Attention Score
94
Topics
Language breakdown
No language data available.
Files click to expand
README

Joyful-Pandas

[!IMPORTANT]
本项目地址已由原先的 joyfulpandas.datawhale.club 更换至 https://inter.joyfulpandas.datawhale.club
[!NOTE]
智海平台:https://aiplusx.momodel.cn/classroom/class/658d379f891ad518e0274bc2?activeKey=intro

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。

购买链接:

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widetolong()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Cython | | | | 13.3.2 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

http://inter.joyfulpandas.datawhale.club/

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

交流群

关注Datawhale公众号,回复关键词“熊猫”获得二维码

LICENSE

知识共享许可协议
本作品采用知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0 国际许可协议进行许可

🔗 More in this category

© 2026 GitRepoTrend · datawhalechina/joyful-pandas · Updated daily from GitHub