书籍摘要

《Pandas for Everyone: Python Data Analysis》第二版是一本面向数据科学初学者和Python开发者的实用指南，由Daniel Y. Chen撰写，旨在帮助读者快速掌握使用Pandas库进行数据分析的基本技能。本书属于Pearson Addison-Wesley Data & Analytics系列，该系列专注于数据存储、算法开发和数据可视化的实践知识。

内容概述

本书分为五个部分，涵盖了从Pandas基础到高级数据分析技术的多个主题。

第一部分：Pandas基础

• 第1章：介绍Pandas的基本概念，包括DataFrame和Series的加载、子集选择以及基本的聚合计算。
• 第2章：深入探讨Pandas数据结构，包括数据类型转换、布尔子集选择和数据导入导出。
• 第3章：讲解数据可视化的基础，包括使用Matplotlib、Seaborn和Pandas自带绘图方法。
• 第4章：讨论“Tidy Data”原则，帮助读者理解如何将数据整理为适合分析的格式。
• 第5章：介绍如何使用.apply()方法对数据应用自定义函数，为复杂的数据处理打下基础。

第二部分：数据处理

• 第6章：探讨如何通过连接、合并和规范化操作来组装数据集。
• 第7章：讨论数据规范化，帮助读者理解如何将数据拆分为多个表以减少冗余。
• 第8章：详细讲解.groupby()操作，包括聚合、转换和过滤数据的方法。

第三部分：数据类型

• 第9章：深入探讨缺失数据的处理，包括查找、计数和处理缺失值。
• 第10章：讨论数据类型转换，包括字符串、日期时间和其他数据类型的处理。
• 第11章：专注于字符串和文本数据的处理，包括正则表达式的使用。
• 第12章：深入日期和时间数据的处理，包括日期范围、时区和时间序列分析。

第四部分：数据建模

• 第13章：介绍线性回归模型的拟合，包括简单线性回归和多元线性回归。
• 第14章：探讨广义线性模型，如逻辑回归和泊松回归。
• 第15章：介绍生存分析的基本概念，包括Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。
• 第16章：讲解模型诊断方法，如残差分析和交叉验证。
• 第17章：介绍正则化技术，如LASSO、岭回归和弹性网。
• 第18章：探讨聚类分析，包括k-means和层次聚类。

第五部分：总结

• 第19章：讨论Python数据科学生态系统，包括性能优化、Dask、Polars等工具。
• 第20章：提供学习资源和社区参与的建议，帮助读者继续提升数据科学技能。

适用人群

本书适合以下读者：

• 数据科学初学者，希望快速掌握Pandas和Python数据分析的基础知识。
• Python开发者，希望将数据分析技能应用于实际项目。
• 数据分析师，需要提升数据处理和可视化的效率。

特点

• 实践导向：通过实际数据集和代码示例，帮助读者快速上手。
• 易于理解：语言简洁明了，适合初学者阅读。
• 全面覆盖：从基础到高级，涵盖数据分析的各个方面。

《Pandas for Everyone: Python Data Analysis》第二版是一本全面且实用的Pandas教程，无论是新手还是有一定基础的读者，都能从中获得宝贵的指导和启发。