pandas

1 pandas基础 1.1 pandas介绍与安装 1.2 pandas的Series和DataFrame的基本操作 1.3 pandas的Index对象的理解与使用 1.4 pandas的基本统计分析函数的使用 2 pandas的数据读取与存储 2.1 pandas的CSV、Excel等文件的读取与写入 2.2 pandas的SQL数据库的读取与写入 2.3 pandas的HDF5和其他二进制格式的读取与写入 2.4 利用pandas进行数据清洗 3 pandas的数据处理 3.1 pandas的数据选择：布尔索引、位置索引和标签索引 3.2 pandas的数据过滤与排序 3.3 pandas的缺失值处理 3.4 pandas的数据转换：apply()，map()，applymap() 3.5 pandas的数据重塑：stack(), unstack() 4 pandas的数据合并与连接 4.1 pandas的concat()与append() 4.2 pandas的merge()与join() 4.3 pandas的数据透视表pivot_table() 5 pandas的分组与聚合 5.1 pandas的groupby()方法的使用 5.2 pandas的聚合函数agg()和transform() 5.3 pandas的对分组结果进行筛选和排序 6 pandas的时间序列处理 6.1 pandas的时间序列的数据结构：Timestamp和Period 6.2 pandas的时间序列的索引：DatetimeIndex 6.3 pandas的时间序列的操作：resample(), shift(), rolling() 6.4 pandas的时间序列的平移、对齐与频率转换 7 绘图与可视化 7.1 matplotlib库的介绍与使用 7.2 seaborn库的介绍与使用 7.3 pandas内置绘图函数的使用 8 进阶主题 8.1 大数据处理：Dask与Pandas 8.2 性能优化：numexpr与cython 8.3 使用pandas进行机器学习预处理