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第09章 合并Pandas对象
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2018-10-27 23:29:02
第09章 合并Pandas对象
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第01章 Pandas基础
1. DataFrame的结构
10. 创建、删除列
2. 访问DataFrame的组件
3. 理解数据类型
4. 选择一列数据，作为Series
5. 调用Series方法
6. 在Series上使用运算符
7. 串联Series方法
8. 使索引有意义
9. 重命名行名和列名
第10章 时间序列分析
1. Python和Pandas日期工具的区别
7. 用带有DatetimeIndex的匿名函数做分组
8. 用时间戳和另一列分组
9. 用merge_asof找到上次低20%犯罪率
2. 智能切分时间序列
3. 只使用适用于DatetimeIndex的方法
4. 计算每周的犯罪数
5. 分别聚合每周犯罪和交通事故数据
6. 按工作日和年测量犯罪
第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
3. Pandas绘图基础
1. matplotlib入门
2. 用matplotlib做数据可视化
4. 可视化flights数据集
5. 堆叠面积图，以发现趋势
6. Seaborn和Pandas的不同点
7. 使用Seaborn网格做多变量分析
8. 用Seaborn破解diamonds数据集的辛普森悖论
第02章 DataFrame基本操作
1. 选取多个DataFrame列
2. 对列名进行排序
3. 在整个DataFrame上操作
4. 串联DataFrame方法
5. 在DataFrame上使用运算符
6. 比较缺失值
7. 矩阵转置
8. 确定大学校园多样性
第03章 数据分析入门
1. 规划数据分析路线
2. 改变数据类型，降低内存消耗
3. 从最大中选择最小
4. 通过排序选取每组的最大值
5. 用sort_values复现nlargest方法
6. 计算跟踪止损单价格
第04章 选取数据子集
1. 选取Series数据
2. 选取DataFrame的行
3. 同时选取DataFrame的行和列
4. 用整数和标签选取数据
5. 快速选取标量
6. 惰性行切片
7. 按照字母切片
第05章 布尔索引
1. 计算布尔值统计信息
10. 用where方法保留Series
11. 对DataFrame的行做mask
12. 使用布尔值、整数、标签进行选取
2. 构建多个布尔条件
3. 用布尔索引过滤
4. 用标签索引代替布尔索引
5. 用唯一和有序索引选取
6. 观察股价
7. 翻译SQL的WHERE语句
8. 确定股票收益的正态值
9. 使用查询方法提高布尔索引的可读性
第06章 索引对齐
1. 检查索引
2. 求笛卡尔积
3. 索引爆炸
4. 用不等索引填充数值
5. 从不同的DataFrame追加列
6. 高亮每列的最大值
7. 用链式方法重现idxmax
8. 找到最常见的最大值
第07章 分组聚合、过滤、转换
1. 定义聚合
10. 用连续变量分组
11. 计算城市之间的航班总数
12. 找到持续最长的准时航班
2. 用多个列和函数进行分组和聚合
3. 分组后去除多级索引
4. 自定义聚合函数
5. 用 *args 和 **kwargs 自定义聚合函数
6. 检查分组对象
7. 过滤状态
8. 减肥对赌
9. 用apply计算每州的加权平均SAT分数
第08章 数据清理
1. 用stack清理变量值作为列名
10. 当两个或多个值存储于一个单元格时进行清理
11. 当多个变量被存储为列名和列值时进行清理
12. 当多个观察单位被存储于同一张表时进行清理
2. 用melt清理变量值作为列名
3. 同时stack多组变量
4. 反转stacked数据
5. 分组聚合后unstacking
6. 用分组聚合实现透视表
7. 为了更容易reshaping，重新命名索引层
8. 当多个变量被存储为列名时进行清理
9. 当多个变量被存储为列的值时进行清理
第09章 合并Pandas对象
1. DataFrame添加新的行
2. 连接多个DataFrame
3. 比较特朗普和奥巴马的支持率
4. concat, join, 和merge的区别
5. 连接SQL数据库
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