《深入浅出Pandas 利用Python进行数据处理与分析》读书笔记思维导图PPT模板下载

思维导图PPT模板《深入浅出Pandas利用Python进行数据处理与分析》最新版读书笔记，下载可以直接修改01第一部分Pandas入门第三部分数据形式变化第二部分Pandas数据分析基础第四部分数据清洗目录03020405第五部分时序数据分析第七部分实战案例第六部分可视化目录0706内容摘要如果你想充分发挥Python的强大作用，如果你想成为一名好的Python工程师，你应该先学好Pandas。这是一本全面覆盖了Pandas使用者的普遍需求和痛点的著作，基于实用、易学的原则，从功能、使用、原理等多个维度对Pandas做了全方位的详细讲解，既是初学者系统学习Pandas难得的入门书，又是有经验的Python工程师案头必不可少的查询手册。本书共17章，分为七部分。1部分（1～2章）Pandas入门：首先介绍了Pandas的功能、使用场景和学习方法，然后详细讲解了Python开发环境的搭建，Z后介绍了Pandas的大量基础功能，旨在引领读者快速入门。二部分（3～5章）Pandas数据分析基础：详细讲解了Pandas读取与输出数据、索引作、数据类型转换、查询筛选、统计计算、排序、位移、数据修改、数据迭代、函数应用等内容。三部分（6～9章）数据形式变化：讲解了Pandas的分组聚合作、合并作、对比作、数据透视、转置、归一化、标准化等，以及如何利用多层索引对数据进行升降维。部分（10～12章）数据清洗：讲解了缺失值和重复值的识别、删除、填充，数据的替换、格式转换，文本的提取、连接、匹配、切分、替换、格式化、虚拟变量化等，以及分类数据的应用场景和作方法。五部分（13～14章）时序数据分析：讲解了Pandas中对于各种时间类型数据的处理和分析，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。六部分（15～16章）可视化：讲解了Pandas的样式功能如何让数据表格更有表现力，以及Pandas的绘图功能如何让数据自己说话。七部分（17章）实战案例：介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈，此外还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。第一部分Pandas入门df.loc[x,y]是一个非常强大的数据选择函数，其中x代表行，y代表列，行和列都支持条件表达式，也支持类似列表那样的切片（如果要用自然索引，需要用df.iloc[]）。第2章数据结构第1章Pandas简介及快速入门第一部分Pandas入门1.1Pandas是什么1.2环境搭建及安装1.3Pandas快速入门1.4本章小结第1章Pandas简介及快速入门2.1数据结构概述2.2Python的数据结构2.3NumPy2.4Pandas的数据结构第2章数据结构2.5Pandas生成数据2.7本章小结2.6Pandas的数据类型第2章数据结构第二部分Pandas数据分析基础不可变数据：Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）。第3章Pandas数据读取与输出第5章Pandas高级操作第4章Pandas基础操作第二部分Pandas数据分析基础3.1数据读取3.2读取CSV3.3读取Excel3.4数据输出3.5本章小结12345第3章Pandas数据读取与输出4.1索引操作4.2数据的信息4.3统计计算4.4位置计算4.5数据选择4.6本章小结010302040506第4章Pandas基础操作5.1复杂查询5.2数据类型转换5.3数据排序5.4添加修改第5章Pandas高级操作5.5高级过滤5.6数据迭代5.7函数应用5.8本章小结第5章Pandas高级操作第三部分数据形式变化可变数据：List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。第6章Pandas分组聚合第7章Pandas数据合并与对比第8章Pandas多层索引第9章Pandas数据重塑与透视第三部分数据形式变化6.1概述6.2分组6.3分组对象的操作6.4聚合统计第6章Pandas分组聚合6.5数据分箱6.7本章小结6.6分组可视化第6章Pandas分组聚合7.1数据追加df.append7.2数据连接pd.concat7.3数据合并pd.merge7.4按元素合并7.5数据对比pare7.6本章小结010302040506第7章Pandas数据合并与对比8.1概述8.2多层索引操作8.3数据查询8.4本章小结第8章Pandas多层索引9.1数据透视9.2数据堆叠9.3交叉表9.4数据转置df.T9.5数据融合9.6虚拟变量010302040506第9章Pandas数据重塑与透视9.7因子化9.9本章小结9.8爆炸列表第9章Pandas数据重塑与透视第四部分数据清洗在计算机中，常见的数据结构有栈（Stack）、队列（Queue）、数组（Array）、链表（LinkedList）、树（Tree）、图（Graph）等。第10章Pandas数据清洗第12章Pandas分类数据第11章Pandas文本处理第四部分数据清洗10.1缺失值的认定10.2缺失值的操作10.3数据替换10.4重复值及删除数据10.5NumPy格式转换10.6本章小结010302040506第10章Pandas数据清洗11.1数据类型11.2字符的操作11.3文本高级处理11.4本章小结第11章Pandas文本处理12.1分类数据12.3本章小结12.2分类的操作第12章Pandas分类数据第五部分时序数据分析df.shape#(100,6)查看行数和列数()#查看索引、数据类型和内存信息df.describe()#查看数值型列的汇总统计df.dtypes#查看各字段类型df.axes#显示数据行和列名df.columns#列名轴（axis）：仅用在DataFrame结构中，代表数据的方向，如行和列，用0代表列（默认），1代表行。第14章Pandas时序数据第13章Pandas窗口计算第五部分时序数据分析13.1窗口计算13.3本章小结13.2窗口操作第13章Pandas窗口计算14.1固定时间14.2时长数据14.3时间序列14.4时间偏移第14章Pandas时序数据14.5时间段14.7本章小结14.6时间操作第14章Pandas时序数据第六部分可视化其中可选参数inplace=True会将指定好索引的数据再赋值给df使索引生效，否则索引不会生效。第16章Pandas可视化第15章Pandas样式第六部分可视化15.1内置样式15.2显示格式15.3样式高级操作15.4本章小结第15章Pandas样式16.1plot()方法16.3本章小结