Python. Pandas на практике. 200 упражнений по анализу данных с решениями и пояснениями

Предисловие....10

Благодарности....12

Об этой книге....13

Об авторе....18

О переводчике....18

Об изображении на обложке....19

Глава 1....20

Объект Series....20

Упражнение 1. Оценки за ежемесячные тесты....25

Упражнение 2. Масштабирование оценок....38

Упражнение 3. Считаем цифры разряда десятков....43

Упражнение 4. Описательная статистика....53

Упражнение 5. Температура по понедельникам....57

Упражнение 6. Пассажиропоток в такси....61

Упражнение 7. Длинные, средние и короткие поездки в такси....64

Заключение....68

Глава 2....69

Объект DataFrame....69

Упражнение 8. Чистый доход....74

Упражнение 9. Налоговое планирование....78

Упражнение 10. Добавление новых товаров....89

Упражнение 11. Лидеры продаж....95

Упражнение 12. Поиск выбросов....98

Упражнение 13. Интерполяция....105

Упражнение 14. Выборочное обновление....109

Заключение....113

Глава 3....114

Импорт и экспорт....114

Упражнение 15. Загадочные поездки на такси....118

Упражнение 16. Такси и пандемия....126

Упражнение 17. Установка типов данных для столбцов....135

Упражнение 18. Файл passwd в датафрейм....139

Упражнение 19. Курсы биткоина....143

Упражнение 20. Большие города....149

Заключение....152

Глава 4....153

Индексы....153

Упражнение 21. Парковочные талоны....155

Упражнение 22. Оценки за вступительные тесты....168

Упражнение 23. Олимпийские игры....173

Упражнение 24. Олимпийские сводные таблицы....186

Заключение....193

Глава 5....194

Очистка данных....194

Упражнение 25. Очистка данных о парковках....198

Упражнение 26. Уход знаменитостей....208

Упражнение 27. Титаник и интерполяция....215

Упражнение 28. Несогласованные данные....221

Заключение....228

Глава 6....229

Группировка, объединение и сортировка....229

Упражнение 29. Самые продолжительные поездки на такси....233

Упражнение 30. Сравним поездки на такси....244

Упражнение 31. Расходы туристов по странам....257

Заключение....267

Глава 7....268

Сложная группировка, объединение и сортировка....268

Упражнение 32. Температура в разных городах....268

Упражнение 33. Оценки за вступительные тесты, часть 2....280

Упражнение 34. Снежные и дождливые города....294

Упражнение 35. Вино и туризм…....303

Заключение....314

Глава 8....315

Промежуточный проект ....315

Задача....316

Заключение....337

Глава 9....338

Строки ....338

Упражнение 36. Анализируем Алису....344

Упражнение 37. Винные слова....351

Упражнение 38. Зарплата программистов....361

Заключение....374

Глава 10....375

Даты и время ....375

Упражнение 39. Короткие, средние и длинные поездки на такси....382

Упражнение 40. Пишем и читаем даты....389

Упражнение 41. Цены на нефть....398

Упражнение 42. Чаевые за поездки на такси....403

Заключение....413

Глава 11....414

Визуализация ....414

Упражнение 43. Города....417

Упражнение 44. Погода в ящиках с усами....431

Упражнение 45. Анализируем стоимость поездок на такси с помощью графиков....440

Упражнение 46. Машины, нефть и мороженое....456

Упражнение 47. Такси и визуализация в Seaborn....475

Заключение....484

Глава 12....485

Оптимизация ....485

Упражнение 48. Категории....491

Упражнение 49. Быстрое чтение, быстрая запись....498

Упражнение 50. query и eval....508

Заключение....516

Глава 13....517

Итоговый проект ....517

Задача....517

Столбцы и их описание....520

Заключение....549

Предметный указатель....550

Библиотека pandas призвана существенно облегчить и ускорить процесс анализа, очистки, исследования и манипулирования данными в Python. А единственным способом освоить pandas, чтобы уверенно применять его в своей работе, является практика, практика и еще раз практика. И даже еще раз. На протяжении всей книги вашим персональным ассистентом будет гуру Python Реувен Лернер, который поможет вам осилить этото непростой путь.Прочитав книгу и самостоятельно выполнив 200 упражнений, вы сможете вывести свой уровень владения pandas на небывалые высоты. В процессе мы будем уделять особое внимание процедуре загрузки данных, их очистки, визуализации и оптимизации. Все задачи основаны на реальных наборах данных, начиная от архивных сведений о поездках людей на такси и заканчивая отзывами о произведенных в разных странах винах. На решение у вас уйдет минут десять, не больше!

Рассматриваемые темы:

• очистка данных с применением минимума ручного труда;
• извлечение и присваивание данных;
• обработка и манипулирование строковыми данными;
• вычисления, примененные к выборочным наборам данных.

Издание адресовано программистам на Python и аналитикам данных.