【文件属性】：
文件名称：Pandas-Cookbook:Packt出版的《熊猫食谱》
文件大小：33.41MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-28 11:35:36
JupyterNotebook
熊猫食谱
这是出版的的代码库。 它包含从头到尾完成本书所必需的所有支持项目文件。
关于这本书
本书将为您提供有关熊猫的基础和高级数据处理任务的独特，惯用且有趣的食谱。 一些食谱侧重于对基本原理有更深入的了解，或者比较和对比两个相似的操作。 其他食谱将深入研究特定的数据集，并在此过程中发现新的和出乎意料的见解。
pandas库很大，对于经常使用的用户来说，通常并不知道其许多令人印象深刻的功能。 熊猫的官方文档虽然详尽，但没有包含许多有用的示例，这些示例说明了如何像实际分析中那样将多个命令拼凑在一起。 这本书将指导您，就像您正在看着专家的肩膀一样，在很可能遇到的实际情况中进行指导。
说明和导航
所有代码都组织在文件夹中。 每个文件夹均以数字开头，后跟应用程序名称。 例如，Chapter02。
该代码将如下所示：
>>> employee = pd.read_csv('data/empl
【文件预览】：
Pandas-Cookbook-master
----Chapter 04 Selecting Subsets of Data.ipynb(182KB)
----Chapter 03 Beginning Data Analysis.ipynb(153KB)
----Chapter 11 Visualization with Matplotlib, Pandas and Seaborn.ipynb(2.01MB)
----data()
--------meetup_groups.csv(431KB)
--------food_prices.csv(184B)
--------state_fruit2.csv(73B)
--------weightlifting_women.csv(396B)
--------names.csv(48B)
--------stocks_2016.csv(65B)
--------stocks_2017.csv(108B)
--------descriptions()
--------denver_neigh_pop.csv(1KB)
--------stocks_2018.csv(71B)
--------food_transactions.csv(113B)
--------aapl_stock.csv(74KB)
--------weightlifting_men.csv(437B)
--------crime.h5(30.68MB)
--------college.csv(1.19MB)
--------sensors.csv(234B)
--------movie_altered.csv(539KB)
--------denver_neighborhood_pop.csv(59KB)
--------state_fruit.csv(68B)
--------texas_cities.csv(120B)
--------flights.csv(2.85MB)
--------restaurant_inspections.csv(36KB)
--------amzn_stock.csv(86KB)
--------movie.csv(1.47MB)
--------employee.csv(238KB)
--------chinook.db(864KB)
--------gas prices()
--------college_diversity.csv(514B)
--------slb_stock.csv(79KB)
--------college_data_dictionary.csv(1KB)
--------weight_loss.csv(631B)
--------weightlifting.csv(437B)
--------stackme.csv(104B)
--------diamonds.csv(2.45MB)
--------denver_pop.csv(88B)
--------backup()
--------baseball14.csv(1KB)
--------baseball15.csv(1KB)
--------baseball16.csv(1KB)
----dataset_descriptions.ipynb(124KB)
----LICENSE(1KB)
----Chapter 02 Essential DataFrame Operations.ipynb(232KB)
----Chapter 06 Index Alignment.ipynb(182KB)
----.gitignore(696B)
----Chapter 05 Boolean Indexing.ipynb(404KB)
----Chapter 01 Pandas Foundations.ipynb(95KB)
----Chapter 09 Combining Pandas Objects.ipynb(438KB)
----Chapter 07 Grouping for Aggregation, Filtration and Transformation.ipynb(290KB)
----Chapter 10 Time Series Analysis.ipynb(455KB)
----README.md(4KB)
----Chapter 08 Restructuring Data into Tidy Form.ipynb(425KB)
----.gitattributes(395B)