前言
第1章 概述
pandas简介
如何利用pandas构建一个黑洞图像
如何利用pandas帮助金融机构对未来市场
进行更准确预测
如何利用pandas提高内容可发现性
第2章 基本数据访问与合并
DataFrame的创建和访问
iloc方法
loc方法
使用merge方法合并DataFrame
使用join方法合并DataFrame
使用concat方法合并DataFrame
第3章 pandas在Hood下的工作机制
Python数据结构
CPython解释器、Python和NumPy的性能
pandas性能简介
选择正确的DataFrame
第4章 数据加载与规范化
pd.read_csv
pd.read_json
pd.read_sql, pd.read_sql_table, and
pd.read_sql_query
第5章 pandas基础数据转换
pivot和pivot表
stack和unstack
melt
转置transpose
第6章 apply方法
不适用apply方法的场合
适用apply方法的场合
利用Cythorl提高apply方法的性能
第7章 Groupby
正确使用groupby
索引
避免使用groupby
第8章 pandas之外的性能改进
计算机体系结构
如何利用NumExpr改进性能
BLAS和LAPACK
第9章 pandas的发展趋势
pandas 1.0
结论
展开
