深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析pdf下载电子书电子版百度网盘资源下载

《深入浅出Pandas：利用Python进行数据处理与分析》是一本全面介绍如何使用Pandas进行数据处理的书籍。它共分为七部分，包括17章内容，从Pandas入门到实战案例，涵盖了Pandas数据分析的各个方面。
第一部分主要介绍了Python和Pandas的基本概念，数据结构和数据类型，以及Pandas开发环境的搭建和快速入门。第二部分详细讲解了Pandas的数据分析基础，包括数据读取与输出，索引操作，数据类型转换，查询筛选，统计计算，排序，位移，数据修改，数据迭代，函数应用等内容。
第三部分介绍了Pandas的数据形式变化，包括分组聚合操作，合并操作，对比操作，数据透视，转置，归一化，标准化等，以及利用多层索引对数据进行升降维处理。第四部分主要讲解了数据清洗，包括缺失值和重复值的识别，删除，填充，数据的替换，格式转换，文本的提取，连接，匹配，切分，替换，格式化，虚拟变量化等，还介绍了分类数据的应用场景和操作方法。
第五部分详细介绍了时序数据分析，包括时间类型数据的处理和分析，固定时间，时长，周期，时间偏移等的表示方法，查询，计算，格式处理，时区转换，重采样，工作日和工作时间的处理方法，以及在时序数据处理中经常使用的窗口计算。
第六部分主要介绍了Pandas的可视化功能，包括样式功能如何让数据表格更有表现力，绘图功能如何让数据自己说话，如何定义不同类型的数据图形，以及如何对图形中的线条，颜色，字体，背景等进行细节处理。
第七部分介绍了从需求到代码的思考过程，如何利用链式编程思想提高代码编写和数据分析效率，以及数据分析的基本方法与需要掌握的数据分析工具和技术栈。本部分还从数据处理和数据分析两个角度给出了大量的应用案例及代码详解。
总的来说，这本书是一本非常实用的Pandas数据分析工具书，适合有一定Python基础的数据分析人员阅读，也适合作为高校相关课程的教材。