【最齊全！徹底活用Pandas的114技】
想學Pandas，看官方文件就夠了？
對於Python使用者來說，Pandas無疑是資料分析的必備套件。有了Pandas，您可以非常高效地重塑、過濾、清理以及整合大部分類型的資料。的確，Pandas的官方網站提供了不同指令的使用範例。因此有的使用者會說：『不用買書看啦！網路資源這麼豐富，多看看官方文件就好了！』
不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？
從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。
本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。
正面對決真實資料集！
目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：
●IMDB 5000電影資料集
●Tesla股票資料集
●Kaggle問卷資料集
●鑽石品質資料集
●美國大學資料集
●美國國內航班資料集
●丹佛市的犯罪案件資料集
●阿爾塔年積雪資料集
●美國燃油經濟資料集
…等
最齊全的Pandas技巧教學！
為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：
●處理資料集中的缺失值
●處理索引爆炸的問題
●組合多個Pandas物件
●在DataFrame中新增和刪除欄位
●取得特定欄位的統計資訊
●轉置DataFrame的運算方向
●減少DataFrame的記憶體用量
●混用位置和標籤來選取資料
●透過Pandas實現SQL的功能
●對多個欄位進行分組及聚合運算
●將資料集重塑成整齊的形式
●過濾包含時間序列資料的欄位
●搭配Matplotlib和Seaborn來視覺化資料
●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯
…等
如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！
想學Pandas，看官方文件就夠了？
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不過，單單只知道某個指令的運作方式是不足夠的。在實際進行資料分析時，您可能需要結合多個指令來達成目標。這時候，您更需要知道如何活用Pandas。舉例來說，假設您現在面對DataFrame的記憶體用量過大，導致無法順利分析資料的難題時，該怎麼辦呢？
從Pandas的官方文件中，您可以了解轉換欄位型別的方法，也知道如何查詢欄位的浮點數精度。只要結合這兩個方法，您就可以非常輕鬆地降低DataFrame的記憶體用量。遺憾的是，官方文件並不會告訴您這個訣竅，而必須自己花時間來摸索。在摸索的過程中，不可避免地會多走許多彎路。
本書並非單純的Pandas語法參考手冊。作者寫作此書時的目標，是希望讀者們可以從完整的範例中學習，並充分了解活用Pandas技巧的重要性。此外，作者習慣給出同一問題的不同解法，同時比較不同做法的效能。由此一來，讀者日後在實際分析資料時，才能知道哪一種做法是最優解。
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目前市面上的Pandas書籍，多數是使用亂數產生的假資料集來進行教學。這會導致您在面對真實資料集時，不知該從何下手。有鑒於此，本書作者使用了眾多的真實資料集，讓讀者切身感受資料分析師的工作內容。書中的資料集包含：
●IMDB 5000電影資料集
●Tesla股票資料集
●Kaggle問卷資料集
●鑽石品質資料集
●美國大學資料集
●美國國內航班資料集
●丹佛市的犯罪案件資料集
●阿爾塔年積雪資料集
●美國燃油經濟資料集
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為了讓讀者可以更好的理解，書中每一小節的內容皆搭配完整範例。讀者可以從讀入資料集開始，循序漸進地搞懂資料分析的眉眉角角。全書共傳授了Pandas實戰的114種技巧，保證讀者可以全面掌握其中的精髓。讀者將會學到如何：
●處理資料集中的缺失值
●處理索引爆炸的問題
●組合多個Pandas物件
●在DataFrame中新增和刪除欄位
●取得特定欄位的統計資訊
●轉置DataFrame的運算方向
●減少DataFrame的記憶體用量
●混用位置和標籤來選取資料
●透過Pandas實現SQL的功能
●對多個欄位進行分組及聚合運算
●將資料集重塑成整齊的形式
●過濾包含時間序列資料的欄位
●搭配Matplotlib和Seaborn來視覺化資料
●在Jupyter中進行Pandas程式碼的除錯
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如果您不想只是死記硬背Pandas語法，還想學習如何活用其中的技巧，非常歡迎您跟著書中的範例動手試試看，保證可以讓您的資料分析能力更上一層樓！