Python數(shù)據(jù)預(yù)處理

定　價：￥159.00

作　者：	（?。┝_伊·賈法里
出版社：	清華大學(xué)出版社
叢編項：
標(biāo)　簽：	暫缺

ISBN：	9787302649076	出版時間：	2023-11-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	496	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　本書詳細闡述了與Python數(shù)據(jù)預(yù)處理相關(guān)的基本解決方案，主要包括NumPy和Pandas簡介、Matplotlib簡介、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)可視化、預(yù)測、分類、聚類分析、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)融合與數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)歸約、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等內(nèi)容。此外，本書還提供了相應(yīng)的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關(guān)方案的實現(xiàn)過程。本書適合作為高等院校計算機及相關(guān)專業(yè)的教材和教學(xué)參考書，也可作為相關(guān)開發(fā)人員的自學(xué)用書和參考手冊。

作者簡介

暫缺《Python數(shù)據(jù)預(yù)處理》作者簡介

圖書目錄

第1篇技術(shù)基礎(chǔ)
第1章 NumPy和Pandas簡介
1.1 技術(shù)要求
1.2 Jupyter Notebook概述
1.3 通過計算機編程進行數(shù)據(jù)分析的實質(zhì)含義
1.4 NumPy基本函數(shù)概述
1.4.1 np.arange()函數(shù)
1.4.2 np.zeros()和np.ones()函數(shù)
1.4.3 示例——使用占位符來容納分析
1.4.4 np.linspace()函數(shù)
1.4.5 示例——使用np.linspace()求解
1.5 Pandas概述
1.6 Pandas數(shù)據(jù)訪問
1.6.1 Pandas DataFrame訪問
1.6.2 訪問DataFrame行
1.6.3 訪問DataFrame列
1.6.4 訪問DataFrame值
1.6.5 訪問Pandas Series
1.7 切片
1.7.1 對NumPy數(shù)組進行切片
1.7.2 對Pandas DataFrame進行切片
1.7.3 切片的實用示例
1.8 用于過濾DataFrame的布爾掩碼
1.8.1 使用布爾掩碼的分析示例1
1.8.2 使用布爾掩碼的分析示例2
1.9 用于探索DataFrame的Pandas函數(shù)
1.9.1 了解數(shù)據(jù)集的結(jié)構(gòu)
1.9.2 使用.shape屬性
1.9.3 使用.columns屬性
1.9.4 使用.info()函數(shù)
1.9.5 了解數(shù)據(jù)集的值
1.9.6 使用.describe()函數(shù)
1.9.7 用于可視化數(shù)值列的直方圖和箱線圖
1.9.8 使用.unique)函數(shù)
1.9.9 使用.value_counts()函數(shù)
1.9.10 用于可視化數(shù)值列的條形圖
1.10 應(yīng)用Pandas函數(shù)
1.10.1 將函數(shù)應(yīng)用于Series
1.10.2 應(yīng)用函數(shù)——分析示例1
1.10.3 應(yīng)用Lambda函數(shù)
1.10.4 對DataFrame應(yīng)用函數(shù)
1.10.5 應(yīng)用函數(shù)——分析示例2
1.10.6 Pandas groupby函數(shù)
1.10.7 使用groupby的分析示例
1.10.8 Pandas多級索引
1.10.9 使用.unstack()函數(shù)
1.10.10 使用.stack()函數(shù)
1.10.11 多級訪問
1.10.12 Pandas .pivot()和.melt()函數(shù)
1.11 小結(jié)