《pandas 教程》入门 pandaspandas 中文简介安装及环境搭建快速入门数据结构Numpy 基础用法生成数据对象序列 Series数据框 DataFrame数据类型 dtypes基础功能pandas 功能介绍文件读取和导出索引 Indexing数据的信息数学统计求值计算查询筛选数据数据类型转换数据排序数据添加修改删除数据数据迭代函数应用多层索引 MultiIndex多层次索引 MultiIndex创建分层索引对象多层索引对象的操作多层索引数据查询多层索引的分组数据合并数据合并场景和操作数据连接 concat多文件数据合并数据追加 df.append连接数据 pd.merge时序数据合并逐元素合并数据对比数据清洗数据清洗操作缺失值的判定缺失值参与计算缺失值填充缺失值删除插值填充数据替换缺失值 NA 标量重复值分组聚合pandas 的聚合分组Group By 基础使用分组对象及创建分组聚合统计分组应用函数分组对象的操作分组器 Grouper数据分箱数据重塑透视pandas 重塑透视数据透视 Pivot Table数据堆叠 Stack交叉表 Crosstab数据融合 Melt虚拟变量/哑变量数据转置 df.T因子化(枚举化)值爆炸序列转为 NumPy ndarray时间日期pandas 时间日期时间基本概念时间序列数据类型固定时间时间的属性操作时间类型转换时间范围时间序列索引时序数据方法时间偏移时间偏移对象序列、索引和时间偏移自定义工作日时间偏移量别名锚定偏移假期日历时间增量/时长时长频率单位转换时长的属性时长索引时间跨度周期的操作周期类型及转换周期索引超出时间戳范围时间时间重采样时间类型之间的转换时区区间间隔 Interval文本处理pandas 文本处理文本数据类型字符的操作方法文本分割文本替换文本连接文本查询匹配文本常用方法样式pandas 样式内置样式显示格式样式配置操作样式应用函数带样式文件的导出可视化pandas 可视化Plot 绘图Plotting 绘图模块使用 Bokeh 可视化matplotlib pyplot 绘图功能使用 Plotly 可视化Pyecharts 可视化绘图库分类数据pandas 分类数据分类数据创建分类数据的使用分类数据的顺序分类数据的操作分类数据处理类别数据的读取窗口计算pandas 窗口计算移动窗口函数 rolling时间类型移动窗口扩展窗口函数 expanding函数 apipandas.read_csvpandas.read_excel方法函数详细介绍相关配置异常和警告函数 api 大全生成测试数据附录超大数据处理链式方法pandas 实战案例集pandas 速查手册pandas 简明课程教程更新日志