pandas中文手册（pandas-cookbook）.rar

《Pandas中文手册》是为数据分析师和程序员提供的一份详细指南，主要针对Python的Pandas库进行了解析。Pandas是Python中最常用的数据处理库，它提供了高效的数据结构，如DataFrame和Series，使得数据清洗、转换、分析变得更加便捷。这份Cookbook结合了源码注释，帮助初学者和进阶者深入理解Pandas的功能和用法。 1. **Pandas基础** - DataFrame：Pandas的核心数据结构，二维表格型数据，类似于SQL中的表或者Excel的电子表格。 - Series：一维标量数据结构，可以看作是带标签的数组。 - Index对象：用于索引DataFrame和Series，可以自定义标签。 2. **数据加载、存储与读取** - `read_csv()`：读取CSV文件到DataFrame，是Pandas最常用的函数之一。 - `read_excel()`：读取Excel文件。 - `to_csv()`和`to_excel()`：将DataFrame写入CSV或Excel文件。 3. **数据清洗与预处理** - 缺失值处理：`fillna()`, `dropna()`, `isnull()` 和 `notnull()`。 - 数据类型转换：`astype()`。 - 数据清理：去除重复行 `drop_duplicates()`。 - 数据重排与排序：`sort_values()` 和 `sort_index()`。 4. **数据操作** - 转置：`T`属性或`transpose()`方法。 - 列操作：添加、删除、重命名列。 - 数据选择：索引、切片、布尔索引。 - 分组操作：`groupby()`，可用于聚合、分组计算等。 5. **数据合并与连接** - 数据拼接：`concat()`。 - 表格连接：`merge()`，类似SQL的JOIN操作。 - 合并对齐：`align()`。 6. **数据统计分析** - 描述性统计：`describe()`，提供基本统计信息。 - 聚合操作：`agg()`, `apply()`, `transform()`。 - 时间序列分析：Pandas支持日期和时间戳操作。 7. **数据可视化** - Pandas内置与Matplotlib的集成，可以方便地进行数据可视化。 - `plot()`函数可以创建各种图表，如折线图、散点图、直方图等。 8. **高级话题** - 时间序列频率转换：`resample()`。 - 分桶操作：`cut()`和`qcut()`。 - 数据重塑：`pivot()`, `stack()`, `unstack()`。 - 高级数据选择：`query()`和`eval()`。 通过阅读《Pandas中文手册》中的Cookbook和源码注释，你可以逐步掌握这些功能，并将其应用到实际数据分析项目中，提升数据处理的效率和准确性。对于想要在Python环境下进行数据分析的人来说，Pandas是不可或缺的工具，而这份手册则是一个宝贵的资源。