理解Pandas 的底層數據結構，從而掌握Pandas 的底層工作原理

通過一個精彩的Pandas 項目，融會貫通相關概念與技術

思考正確使用Pandas 的方式，如數據的提取、轉換和加載等

使用Python的pandas庫，需要思維上的轉變，而這對于使用該軟件庫的人員來說并不簡單。對于初學者，pandas包含的豐富API，往往使得在確定何種解決方案為最優時令人不知所措。本書旨在通過詳細闡述pandas的工作機制以正確使用pandas。本書將建立一個涵蓋Python和NumPy數據結構、計算機體系結構以及Python和C語言之間性能差異等內容的基礎知識。在這些知識的基礎上，就能夠解釋為何在某些特定條件下會執行某些特定的pandas操作。本書中，你將可以學會何時使用這些操作以及何時使用性能更好的替代操作。在本書的最后，還介紹了可使得pandas性能更強的一些可以做或正在做的改進。

前言

第1章 概述 1
pandas簡介 1
如何利用pandas構建一個黑洞圖像 3
如何利用pandas幫助金融機構對未來市場
進行更準確預測 4
如何利用pandas提高內容可發現性 4
第2章 基本數據訪問與合并 5
DataFrame的創建和訪問 5
iloc方法 6
loc方法 8
使用merge方法合并DataFrame 10
使用join方法合并DataFrame 15
使用concat方法合并DataFrame 16
第3章 pandas在Hood下的工作機制 19
Python數據結構 19
CPython解釋器、Python和NumPy的
性能 22
pandas性能簡介 29
選擇正確的DataFrame 33
第4章 數據加載與規范化 40
pd.read_csv 41
pd.read_json 57
pd.read_sql, pd.read_sql_table, and
pd.read_sql_query 63
第5章 pandas基礎數據轉換 68
pivot和pivot表 68
stack和unstack 71
melt 73
轉置transpose 73
第6章 apply方法 75
不適用apply方法的場合 75
適用apply方法的場合 80
利用Cython提高apply方法的性能 81
第7章 Groupby 83
正確使用groupby 83
索引 85
避免使用groupby 85
第8章 pandas之外的性能改進 87
計算機體系結構 87
如何利用NumExpr改進性能 90
BLAS和LAPACK 93
第9章 pandas的發展趨勢 96
pandas 1.0 96
結論 103

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