书籍摘要

《Pandas Workout》是由Reuven M. Lerner撰写的一本专注于提升数据分析技能的实用指南，由Manning Publications于2024年出版。这本书通过200个精心设计的练习，帮助读者从初学者到高级用户逐步掌握Python中Pandas库的强大功能，成为更强大的数据分析师。

作者简介

Reuven M. Lerner是一位经验丰富的Python和Pandas培训师，拥有超过十年的教学经验。他曾在世界各地的公司、政府机构、初创公司以及财富100强企业中教授Pandas课程。Lerner博士毕业于麻省理工学院计算机科学专业，并在西北大学获得学习科学博士学位。他坚信，通过大量的练习和实践，读者可以更好地掌握Pandas的复杂功能，并将其应用于实际工作中。

内容概览

《Pandas Workout》全书共分为13章，内容涵盖了从基础到高级的Pandas知识点，每一章都围绕一个特定的主题展开，通过具体的练习和解决方案帮助读者深入理解Pandas的各个功能。

第1章：Series

介绍了Pandas中Series的基本概念，包括如何创建、索引和操作Series数据。通过练习，读者可以学习如何计算描述性统计量、处理布尔索引以及进行数据切片等操作。

第2章：Data frames

深入探讨了数据框（Data frames）的创建、索引和数据检索方法。读者将学习如何通过loc和iloc访问器选择特定的行和列，以及如何使用布尔索引进行复杂的数据筛选。

第3章：Importing and exporting data

讲解了如何从CSV、JSON等常见格式导入数据到Pandas，并将数据导出为这些格式。本章还介绍了如何处理文件读取时的列类型设置、缺失值处理等问题。

第4章：Indexes

详细介绍了Pandas中索引的使用，包括如何设置和重置索引、创建多级索引（Multi-index）以及如何通过索引进行高效的数据查询和操作。

第5章：Cleaning data

数据清洗是数据分析中的重要环节。本章通过多个练习，展示了如何处理缺失值、重复值、错误数据以及如何标准化字符串等常见问题。

第6章：Grouping, joining, and sorting

介绍了如何对数据进行分组（grouping）、合并（joining）和排序（sorting）。这些操作是数据分析中的核心技能，能够帮助读者从不同角度分析和理解数据。

第7章：Advanced grouping, joining, and sorting

在第6章的基础上，进一步探讨了分组、合并和排序的高级用法，包括复杂的聚合操作、多表连接以及多列排序等。

第8章：Midway project

通过一个综合项目，将前几章所学的知识应用到实际问题中，帮助读者巩固和深化对Pandas的理解。

第9章：Strings

专注于Pandas中字符串数据的处理，包括字符串的分割、提取、替换以及正则表达式的使用。

第10章：Dates and times

讲解了如何处理日期和时间数据，包括日期时间的解析、格式化、时间序列的创建和操作等。

第11章：Visualization

介绍了如何使用Pandas自带的绘图功能以及Seaborn库进行数据可视化。通过绘制箱线图、散点图等，读者可以更直观地理解数据分布和关系。

第12章：Performance

探讨了如何优化Pandas代码的性能，包括使用Categorical数据类型、快速读写数据以及利用“query”和“eval”方法提升计算效率。

第13章：Final project

通过一个大型项目，综合运用全书所学的知识，解决一个实际的数据分析问题，帮助读者将理论知识转化为实践能力。

适用人群

《Pandas Workout》适合那些已经学习过Pandas基础知识，但在实际应用中仍然需要进一步提升技能的读者。无论是数据分析师、数据科学家，还是从事相关工作的专业人士，都可以通过这本书的练习和解决方案，更好地掌握Pandas的高级功能，并将其应用于实际工作中。

特色与优势

• 实践导向：全书以200个练习为核心，每个练习都配有详细的解决方案和代码示例，帮助读者通过实践学习。
• 覆盖全面：从基础到高级，涵盖了Pandas的几乎所有重要功能，适合不同层次的读者。
• 真实数据：练习中使用的数据均为真实世界的数据，帮助读者更好地理解数据分析的实际应用场景。
• 在线资源：书中提供了丰富的在线资源，包括代码示例、Pandas Tutor可视化工具等，方便读者学习和实践。

总之，《Pandas Workout》是一本实用性强、内容丰富的数据分析指南，无论是作为学习资料还是工作参考，都值得每一位Pandas用户拥有。