书籍摘要

《Python Pandas for Beginners Pandas Specialization for Data Scientists》是一本专为初学者编写的 Pandas 库入门书籍，由 AI Publishing 公司出版。该书详细介绍了 Pandas 库的基础知识、数据处理方法以及在数据科学中的应用，旨在帮助读者快速掌握 Pandas 的核心功能，并能够将其应用于实际的数据分析项目中。

书籍内容概述

第一章：入门与环境搭建

• Pandas 简介：介绍了 Pandas 库的定义、优势以及在数据科学中的重要性。
• 环境搭建：详细说明了在 Windows、Mac 和 Linux 系统上安装 Python 和 Pandas 的步骤，以及如何使用 Google Colab 云环境。
• Python 基础：为初学者提供了 Python 编程的快速入门，包括语法、变量、数据类型、运算符、条件语句、循环和函数等内容。

第二章：Pandas 基础

• Pandas Series：讲解了 Pandas Series 的创建方法及其基本操作，如索引、切片、统计计算等。
• Pandas DataFrame：介绍了 DataFrame 的创建、基本操作以及如何从 CSV、TSV 文件和数据库中导入数据。
• 处理缺失值：探讨了处理数值型和分类型缺失值的常用方法，如均值、中位数填充和众数填充。

第三章：Pandas 数据操作

• 数据选择与索引：通过示例详细说明了如何使用 loc 和 iloc 方法进行数据的索引和切片。
• 删除行和列：介绍了 drop() 方法的使用，以及如何过滤和排序数据。
• 数据筛选与排序：讲解了如何根据条件筛选数据，并对数据进行排序。

第四章：数据分组、聚合与合并

• 分组与聚合：通过 GroupBy 方法对数据进行分组，并计算每个组的统计值。
• 数据合并：介绍了如何使用 concat() 和 merge() 方法对多个数据集进行合并。
• 去重与数据重塑：讲解了如何去除重复数据，并使用 pivot 和 crosstab 方法进行数据重塑。

第五章：Pandas 数据可视化

• 绘图基础：介绍了如何使用 Pandas 绘制直方图、折线图、散点图、柱状图、箱线图等常见图表。
• 图表自定义：展示了如何通过参数调整图表的颜色、大小和其他属性。

第六章：时间序列数据处理

• 时间序列基础：介绍了 Pandas 中的时间戳类型和日期范围的创建。
• 时间重采样与平移：讲解了如何对时间序列数据进行重采样和时间平移。
• 滚动窗口函数：介绍了如何使用滚动窗口函数计算移动平均、移动最大值等。

适用人群

本书适合 Python 编程初学者、数据科学新手以及希望在数据分析中使用 Pandas 的专业人士。书中提供了大量的示例代码和练习，帮助读者巩固所学知识。

通过阅读本书，读者将能够掌握 Pandas 的核心功能，并在数据科学项目中高效地处理和分析数据。