Pandas秘籍（初译）(it-ebooks)

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1. 前言
   • 介绍Pandas库的重要性及其在数据分析领域的应用。
   • 简述本书的目的和结构。
2. Pandas基础
   • 安装Pandas库。
   • 导入Pandas库并设置选项。
   • 了解Pandas的基本数据结构：Series和DataFrame。
3. 数据帧基本操作
   • 创建DataFrame。
   • 查看DataFrame的头部和尾部数据。
   • 修改DataFrame的列名和索引。
4. 数据读取与写入
   • 使用read_csv等函数读取不同格式的数据文件。
   • 将DataFrame写入CSV、Excel等格式的文件。
5. 选择数据子集
   • 使用列名和行索引选择数据。
   • 使用条件筛选数据。
   • 使用loc和iloc进行基于标签和位置的索引。
6. 数据清洗
   • 处理缺失值：填充、删除或插值。
   • 去除重复值。
   • 数据类型转换。
7. 布尔索引
   • 使用布尔条件筛选数据。
   • 结合多个条件进行筛选。
8. 索引对齐
   • 了解Pandas中的索引对齐机制。
   • 使用merge、join等函数进行索引对齐和合并数据。
9. 分组与聚合
   • 使用groupby对数据进行分组。
   • 对分组后的数据进行聚合运算，如求和、平均值等。
10. 数据重塑与透视
    • 使用pivot、pivot_table等函数进行数据透视。
    • 使用stack、unstack等函数重塑数据。
11. 字符串操作
    • 对DataFrame中的字符串列进行各种操作，如提取、替换、分割等。
12. 时间序列分析
    • 处理时间序列数据。
    • 使用date_range、to_datetime等函数处理日期和时间。
    • 进行时间序列的聚合、滑动窗口等操作。
13. 数据可视化
    • 使用Pandas与Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化。
    • 绘制折线图、柱状图、散点图等。
14. 性能优化
    • 了解Pandas的性能瓶颈。
    • 使用各种技巧优化Pandas代码的性能，如使用向量化操作、减少数据复制等。
15. 高级技巧
    • 自定义函数并应用于DataFrame。
    • 使用apply、map等函数进行复杂的数据处理。
    • 处理大数据集时的技巧，如使用Dask等并行计算库。
16. 案例研究
    • 通过一个或多个实际案例，展示如何使用Pandas进行数据分析。
    • 从数据读取、清洗、分析到可视化的全过程。

请注意，这只是一个可能的概述，并且不同版本的《Pandas秘籍》可能会有所不同。要获取确切的内容，建议直接查阅原书或相关在线资源。