Python数据预处理--聚文网

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编辑推荐

数据预处理是数据可视化、数据分析和机器学习的第一步，它将为分析和预测模型准备数据以帮助分析师获得很好见解。分析师在执行数据分析、数据可视化和机器学习项目时，大约90%的时间都花在数据预处理上。本书将从多个角度为读者提供很好的数据预处理技术。读者将了解数据预处理的不同技术和分析过程（包括数据收集、数据清洗、数据集成、数据归约和数据转换等），并掌握如何使用开源Python编程环境来实现它们。

内容简介

本书详细阐述了与Python数据预处理相关的基本解决方案，主要包括NumPy和Pandas简介、Matplotlib简介、数据、数据库、数据可视化、预测、分类、聚类分析、数据清洗、数据融合与数据集成、数据归约、数据转换等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

作者简介

罗伊·贾法里博士是美国加州雷德兰兹大学商业分析学助理教授。 Roy讲授和开发了涵盖数据清洗、决策、数据科学、机器学习和优化的大学水平课程。 Roy的教学风格是崇尚动手实践，他相信优选的学习方式是边做边学。Roy采用主动学习的教学理念，读者在本书中将体验到这种主动学习方式

第1篇技术基础
第1章NumPy和Pandas简介3
1.1技术要求3
1.2JupyterNotebook概述4
1.3通过计算机编程进行数据分析的实质含义6
1.4NumPy基本函数概述6
1.4.1np.arange()函数8
1.4.2np.zeros()和np.ones()函数8
1.4.3示例—使用占位符来容纳分析9
1.4.4np.linspace()函数10
1.4.5示例—使用np.linspace()求解11
1.5Pandas概述12
1.6Pandas数据访问15
1.6.1PandasDataFrame访问15
1.6.2访问DataFrame行15
1.6.3访问DataFrame列16
1.6.4访问DataFrame值17
1.6.5访问PandasSeries17
1.7切片18
1.7.1对NumPy数组进行切片18
1.7.2对PandasDataFrame进行切片20
1.7.3切片的实用示例20
1.8用于过滤DataFrame的布尔掩码22
1.8.1使用布尔掩码的分析示例123
1.8.2使用布尔掩码的分析示例224
1.9用于探索DataFrame的Pandas函数24
1.9.1了解数据集的结构25
……

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