思考pandas Thinking in Pandas.pdf

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理解并实现pandas中的大数据分析方案，强调性能。本书通过探索pandas的底层实现和数据结构，加强你使用pandas这个Python数据分析库的直觉。

Thinking in Pandas介绍了大数据的主题，并通过观察pandas帮助解决的激动人心和有影响力的项目来展示概念。从那里，你将学会按照规模和类型评估自己的项目，看看pandas是否是适合你需求的库。作者Hannah Stepanek解释了如何在pandas中高效地加载和规范化数据，并回顾了一些最常用的加载器和它们最强大的几个选项。然后，您将学习如何有效地访问和转换数据，避免使用哪些方法，以及何时采用更高级的性能技术。您还将学习 pandas 中的基本数据访问和混搭以及直观的字典语法。此外，还包括选择正确的DataFrame格式、使用多级DataFrame以及未来如何改进pandas。

在本书结束时，你将对pandas库的底层工作原理有一个坚实的了解。准备好在自己的项目中，通过利用pandas--正确的方式，做出自信的决定。

参考资料

• 下载：https://github.com/china-testing/python-api-tesing/blob/master/books.md 搜索书名
• python测试开发项目实战-目录
• 本文涉及的python测试开发库 谢谢点赞！
• 2018最佳人工智能机器学习工具书及下载(持续更新)
• Format Pdf
• pyspark (python) spark大数据分析中文英文工具书籍下载-持续更新 https://china-testing.github.io/spark_books.html

你将学到什么

• 理解pandas的底层数据结构，以及为什么它在某些情况下的执行方式。
• 了解如何正确使用pandas提取、转换和加载数据，并强调性能。
• 选择合适的DataFrame，让数据分析简单高效。
• 使用其他Python库提高pandas操作性能

本书适合谁

具有Python基础编程能力的软件工程师，热衷于使用pandas进行大数据分析项目。对大数据感兴趣的Python软件开发人员。

基本信息

纸书页数： 197
语种： 英文

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