1、Python 数据科学：Pandas 基础与应用全解析

Python 数据科学：Pandas 基础与应用全解析

1. 作者与背景介绍

Theodore Petrou 是一位数据科学家，同时也是专注于探索性数据分析的专业教育公司 Dunder Data 的创始人。他还是拥有超 2000 名成员的 Houston Data Science 聚会小组的负责人，该小组旨在让当地数据爱好者齐聚一堂，共同实践数据科学。在创立 Dunder Data 之前，Ted 在大型石油服务公司 Schlumberger 担任数据科学家，大部分时间都用于数据探索。他的一些项目包括使用目标情感分析从工程师文本中找出零件故障的根本原因、开发定制的客户端/服务器仪表板应用程序以及实时网络服务以避免销售物品定价错误。Ted 拥有 Rice 大学的统计学硕士学位，在成为数据科学家之前，他曾利用分析技能从事职业扑克游戏和数学教学工作。他大力支持通过实践学习，经常在 Stack Overflow 上回答有关 pandas 的问题。

2. 数据结构基础

2.1 DataFrame 剖析

• 准备工作 ：在处理 DataFrame 之前，需要确保相关数据已正确加载到 Python 环境中。
• 操作步骤 ：
  1. 导入必要的库，如 import pandas as pd 。
  2. 使用 pd.DataFrame() 函数创建一个 DataFrame 对象。
  3. 可以通过 DataFrame.column