pandas中文教程
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Joyful-Pandas
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本项目地址已由原先的 joyfulpandas.datawhale.club 更换至 https://inter.joyfulpandas.datawhale.club
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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。

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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
| 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
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
- 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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