Pandas 秘籍

• 零、前言
• 一、Pandas 基础
• 二、数据帧基本操作
• 三、开始数据分析
• 四、选择数据子集
• 五、布尔索引
• 六、索引对齐
• 七、分组以进行汇总，过滤和转换
• 八、将数据重组为整齐的表格
• 九、组合 Pandas 对象
• 十、时间序列分析
• 十一、Pandas，Matplotlib 和 Seaborn 的可视化

Pandas 学习手册中文第二版

• 零、前言
• 一、Pandas 与数据分析
• 二、启动和运行 Pandas
• 三、用序列表示单变量数据
• 四、用数据帧表示表格和多元数据
• 五、数据帧的结构操作
• 六、索引数据
• 七、类别数据
• 八、数值统计方法
• 九、存取数据
• 十、整理数据
• 十一、合并，连接和重塑数据
• 十二、数据聚合
• 十三、时间序列建模
• 十四、可视化
• 十五、历史股价分析

精通 Pandas

• 零、前言
• 一、Pandas 和数据分析简介
• 二、Pandas 安装和支持软件
• 三、Pandas 数据结构
• 四、Pandas 的操作，第一部分 -- 索引和选择
• 五、Pandas 的操作，第二部分 -- 数据的分组，合并和重塑
• 六、处理缺失数据，时间序列和 Matplotlib 绘图
• 七、统计之旅 -- 经典方法
• 八、贝叶斯统计简介
• 九、Pandas 库体系结构
• 十、R 与 Pandas 的比较
• 十一、机器学习简介

NumPy 和 Pandas 数据分析实用指南

• 零、前言
• 一、配置 Python 数据分析环境
• 二、探索 NumPy
• 三、NumPy 数组上的运算
• 四、Pandas 很有趣！ 什么是 Pandas？
• 五、Pandas 的算术，函数应用以及映射
• 六、排序，索引和绘图

精通 Pandas 探索性分析

• 零、前言
• 一、处理不同种类的数据集
• 二、数据选择
• 三、处理，转换和重塑数据
• 四、像专业人士一样可视化数据