• Pandas 秘籍

    • 零、前言
    • 一、Pandas 基础
    • 二、数据帧基本操作
    • 三、开始数据分析
    • 四、选择数据子集
    • 五、布尔索引
    • 六、索引对齐
    • 七、分组以进行汇总,过滤和转换
    • 八、将数据重组为整齐的表格
    • 九、组合 Pandas 对象
    • 十、时间序列分析
    • 十一、Pandas,Matplotlib 和 Seaborn 的可视化
  • Pandas 学习手册中文第二版
    • 零、前言
    • 一、Pandas 与数据分析
    • 二、启动和运行 Pandas
    • 三、用序列表示单变量数据
    • 四、用数据帧表示表格和多元数据
    • 五、数据帧的结构操作
    • 六、索引数据
    • 七、类别数据
    • 八、数值统计方法
    • 九、存取数据
    • 十、整理数据
    • 十一、合并,连接和重塑数据
    • 十二、数据聚合
    • 十三、时间序列建模
    • 十四、可视化
    • 十五、历史股价分析
  • 精通 Pandas
    • 零、前言
    • 一、Pandas 和数据分析简介
    • 二、Pandas 安装和支持软件
    • 三、Pandas 数据结构
    • 四、Pandas 的操作,第一部分 – 索引和选择
    • 五、Pandas 的操作,第二部分 – 数据的分组,合并和重塑
    • 六、处理缺失数据,时间序列和 Matplotlib 绘图
    • 七、统计之旅 – 经典方法
    • 八、贝叶斯统计简介
    • 九、Pandas 库体系结构
    • 十、R 与 Pandas 的比较
    • 十一、机器学习简介
  • NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南
    • 零、前言
    • 一、配置 Python 数据分析环境
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    • 四、Pandas 很有趣! 什么是 Pandas?
    • 五、Pandas 的算术,函数应用以及映射
    • 六、排序,索引和绘图
  • 精通 Pandas 探索性分析
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    • 一、处理不同种类的数据集
    • 二、数据选择
    • 三、处理,转换和重塑数据
    • 四、像专业人士一样可视化数据

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