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作者：Matt Harrison、Theodore Petrou 出版社：旗標 出版日：1101126 ISBN：9789863126898 語言：中文繁體 裝訂方式：平裝 內容簡介 【最齊全！徹底活用Pandas的114技】 想學Pandas，看官方文件就夠了？ 對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』 不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？ 從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。 本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。 正面對決真實資料集！ 目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含： ●IMDB 5000電影資料集 ●Tesla股票資料集 ●Kaggle問卷資料集 ●鑽石品質資料集 ●美國大學資料集 ●美國國內航班資料集 ●丹佛市的犯罪案件資料集 ●阿爾塔年積雪資料集 ●美國燃油經濟資料集 …等 最齊全的Pandas技巧教學！ 為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何： ●處理資料集中的缺失值 ●處理索引爆炸的問題 ●組合多個Pandas物件 ●在DataFrame中新增和刪除欄位 ●取得特定欄位的統計資訊 ●轉置DataFrame的運算方向 ●減少DataFrame的記憶體用量 ●混用位置和標籤來選取資料 ●透過Pandas實現SQL的功能 ●對多個欄位進行分組及聚合運算 ●將資料集重塑成整齊的形式 ●過濾包含時間序列資料的欄位 ●搭配Matplotlib和Seaborn來視覺化資料 ●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯 …等 如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！ 本書特色 ●全面採用最新的Pandas 1.x版本 ●最齊全的Pandas教學，傳授114招實用技巧 ●附有超過114個範例，還有多到無法細數的資料分析的寶貴經驗，從做中學才更有效 ●使用真實世界中的資料集，累積實戰能力 ●搭配NumPy、Matplotlib、Seaborn、 Pandarallel、Great Expectations、pytest、Hypothesis 等工具，擴增你的武器庫 ●完整說明CSV檔、JSON檔、SQL資料及HTML表格等資料類型的載入方式 ●本書由施威銘研究室監修，書中針對原書進行大量補充，並適當添加註解，幫助讀者更好地理解內容 作者簡介 譯者介紹 目錄 ☆第0章：Pandas 套件的基礎 0-1 DataFrame物件 0-2 DataFrame的屬性（attributes） 0-3 Series物件 0-4 Pandas中的資料型別 ☆第1章：DataFrame及Series的基本操作 1-1 選取DataFrame的欄位 1-2 呼叫Series的方法（method） 1-3 Series的相關操作 1-4 串連Series的方法 1-5 更改欄位名稱 1-6 新增及刪除欄位 ☆第2章：DataFrame的運算技巧 2-1 選取多個DataFrame的欄位 2-2 用方法選取欄位 2-3 對欄位名稱進行排序 2-4 DataFrame的統計方法 2-5 串連DataFrame的方法 2-6 DataFrame的算符運算 2-7 比較缺失值 2-8 轉置DataFrame運算的方向 2.9 案例演練：確定大學校園的多樣性 ☆第3章：建立與保存DataFrame 3-1 從無到有建立DataFrame 3-2 存取CSV檔案 3-3 讀取大型的CSV檔案 3-4 使用Excel檔案 3-5 讀取ZIP檔案中的資料 3-6 存取資料庫 3-7 存取JSON格式的資料 3-8 讀取HTML表格 ☆第4章：開始資料分析 4-1 制定資料分析的例行程序 4-2 資料字典 4-3 改變資料型別以減少記憶體用量 4-4 資料的排序 4-5 排序後選取每組的最大值和最小值 4-6 用sort_values()選取最大值 4-7 案例演練：計算移動停損單價格 ☆第5章：探索式資料分析 5-1 摘要統計資訊 5-2 轉換欄位的資料型別 5-3 資料轉換與缺失值處理 5-4 檢視連續資料的分佈狀況 5-5 檢視不同分類的資料分佈 5-6 比較連續欄位的關聯性 5-7 比較分類欄位的關聯性 5-8 使用Profiling函式庫建立摘要報告 ☆第6章：選取資料的子集 6-1 選取一筆或躲避Series資料 6-2 選取DataFrame的列 6-3 同時選取DataFrame的列與欄位 6-4 混用位置與標籤來選取資料 6-5 按標籤的字母順序進行切片 ☆第7章：用布林陣列篩選特定的資料 7-1 計算布林陣列的統計資訊 7-2 設定多個布林條件 7-3 以布林陣列來進行過濾...

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