公众号:尤而小屋 作者:Peter 编辑:Peter
大家好,我是Peter~
告诉大家一个消息:Peter已经将出书的工作提上日程了。书籍是关于Pandas库的。
关注尤而小屋的小伙伴都知道,Peter一直在坚持更新Pandas库相关的文章,所以在不久的将来会出一本书。
Peter已经在联系出版社,行动起来啦!期待一下😊
第一次写书,几乎是零经验,真的是万事开头难。终于把目录整出来啦~关于书名和目录还请大家多提意见
书名
取什么名字好?Peter自己想了4个名字:
- 《Pandas数据分析从入门到实战》
- 《深入浅出Pandas数据分析》
- 《Pandas活学活用》
- 《Pandas数据分析之道》
你们觉得哪个比较好了?或者有其他的书名也可以提出来,欢迎留言~
目录
这两天一直在整理书的目录。主要是根据自己已经写的内容,还有预计将来会重点写的内容,具体看下面:
第一章:准备工作
主要前期的准备工作介绍:
- 本书主要内容:大致介绍本书的整理内容
- 为何学习数据分析:互联网社会需求+针对人群
- 环境安装:Jupyter notebook安装及使用
第二章:Pandas初相识
- Python语言基础:简单快速介绍下Python
- Pandas介绍
- Pandas数据结构:Series和DataFrame
- Pandas快速入门:5种入门案例介绍
第三章:数据载入和输出
- 数据读取:读取文件、数据库、在线数据
- 手动创建数据
- 数据输出
第四章:Pandas基础操作
- 数据处理基石:数据探索
- 数据类型转换
- 索引操作
- 统计计算
第五章:Pandas取数
主要是介绍Pandas各种筛选数据的方法:基本取数、基于条件/属性/切片/函数等不同方式的五花八门取数技巧
第六章:缺失值和重复值
如何处理Pandas中的缺失值和重复值:
第七章:Pandas数据合并
着重讲解Pandas中的各种数据合并方法:merge、concat、join、append、update、combine
第八章:Pandas排序与排名机制
重点讲解两个函数的使用sort_values和rank,同时类比SQL的3种窗口函数。
第九章:分组、聚合、重塑
主要讲解的是Pandas中如何进行数据分组、聚合以及重塑,包含:
- Groupby机制
- 分组聚合统计
- 数据堆叠
- 数据转置
- 透视表和交叉表等
第十章:数据可视化
Pandas本身就是自带了可视化绘图的功能plot,通过这个函数能够快速绘制简单的可视化图形。同时介绍基于matplotlib、plotly、pyecharts等工具的图形绘制
第十一章:实战案例
讲解3个基于Pandas的数据分析实战案例,学以致用吧~
目录写完是不是就代表书写完了😭?大家有意见或者想法,请留言呀
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