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Pandas Cookbook 带注释源码
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README

浏览 3639 扫码 分享 2018-10-27 23:38:55
  • Pandas Cookbook 带注释源码

    Pandas Cookbook 带注释源码

    README - 图1

    贡献者：SeanCheney

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    • 第01章 Pandas基础
      • 1. DataFrame的结构
      • 2. 访问DataFrame的组件
      • 3. 理解数据类型
      • 4. 选择一列数据，作为Series
      • 5. 调用Series方法
      • 6. 在Series上使用运算符
      • 7. 串联Series方法
      • 8. 使索引有意义
      • 9. 重命名行名和列名
      • 10. 创建、删除列
    • 第02章 DataFrame基本操作
      • 1. 选取多个DataFrame列
      • 2. 对列名进行排序
      • 3. 在整个DataFrame上操作
      • 4. 串联DataFrame方法
      • 5. 在DataFrame上使用运算符
      • 6. 比较缺失值
      • 7. 矩阵转置
      • 8. 确定大学校园多样性
    • 第03章 数据分析入门
      • 1. 规划数据分析路线
      • 2. 改变数据类型，降低内存消耗
      • 3. 从最大中选择最小
      • 4. 通过排序选取每组的最大值
      • 5. 用sort_values复现nlargest方法
      • 6. 计算跟踪止损单价格
    • 第04章 选取数据子集
      • 1. 选取Series数据
      • 2. 选取DataFrame的行
      • 3. 同时选取DataFrame的行和列
      • 4. 用整数和标签选取数据
      • 5. 快速选取标量
      • 6. 惰性行切片
      • 7. 按照字母切片
    • 第05章 布尔索引
      • 1. 计算布尔值统计信息
      • 2. 构建多个布尔条件
      • 3. 用布尔索引过滤
      • 4. 用标签索引代替布尔索引
      • 5. 用唯一和有序索引选取
      • 6. 观察股价
      • 7. 翻译SQL的WHERE语句
      • 8. 确定股票收益的正态值
      • 9. 使用查询方法提高布尔索引的可读性
      • 10. 用where方法保留Series
      • 11. 对DataFrame的行做mask
      • 12. 使用布尔值、整数、标签进行选取
    • 第06章 索引对齐
      • 1. 检查索引
      • 2. 求笛卡尔积
      • 3. 索引爆炸
      • 4. 用不等索引填充数值
      • 5. 从不同的DataFrame追加列
      • 6. 高亮每列的最大值
      • 7. 用链式方法重现idxmax
      • 8. 找到最常见的最大值
    • 第07章 分组聚合、过滤、转换
      • 1. 定义聚合
      • 2. 用多个列和函数进行分组和聚合
      • 3. 分组后去除多级索引
      • 4. 自定义聚合函数
      • 5. 用 *args 和 **kwargs 自定义聚合函数
      • 6. 检查分组对象
      • 7. 过滤状态
      • 8. 减肥对赌
      • 9. 用apply计算每州的加权平均SAT分数
      • 10. 用连续变量分组
      • 11. 计算城市之间的航班总数
      • 12. 找到持续最长的准时航班
    • 第08章 数据清理
      • 1. 用stack清理变量值作为列名
      • 2. 用melt清理变量值作为列名
      • 3. 同时stack多组变量
      • 4. 反转stacked数据
      • 5. 分组聚合后unstacking
      • 6. 用分组聚合实现透视表
      • 7. 为了更容易reshaping，重新命名索引层
      • 8. 当多个变量被存储为列名时进行清理
      • 9. 当多个变量被存储为列的值时进行清理
      • 10. 当两个或多个值存储于一个单元格时进行清理
      • 11. 当多个变量被存储为列名和列值时进行清理
      • 12. 当多个观察单位被存储于同一张表时进行清理
    • 第09章 合并Pandas对象
      • 1. DataFrame添加新的行
      • 2. 连接多个DataFrame
      • 3. 比较特朗普和奥巴马的支持率
      • 4. concat, join, 和merge的区别
      • 5. 连接SQL数据库
    • 第10章 时间序列分析
      • 1. Python和Pandas日期工具的区别
      • 2. 智能切分时间序列
      • 3. 只使用适用于DatetimeIndex的方法
      • 4. 计算每周的犯罪数
      • 5. 分别聚合每周犯罪和交通事故数据
      • 6. 按工作日和年测量犯罪
      • 7. 用带有DatetimeIndex的匿名函数做分组
      • 8. 用时间戳和另一列分组
      • 9. 用merge_asof找到上次低20%犯罪率
    • 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
      • 1. matplotlib入门
      • 2. 用matplotlib做数据可视化
      • 3. Pandas绘图基础
      • 4. 可视化flights数据集
      • 5. 堆叠面积图，以发现趋势
      • 6. Seaborn和Pandas的不同点
      • 7. 使用Seaborn网格做多变量分析
      • 8. 用Seaborn破解diamonds数据集的辛普森悖论
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