Pandas – это библиотека с открытым исходным кодом на Python. Она предоставляет готовые к использованию высокопроизводительные структуры данных и инструменты анализа данных.

Глава 1 «Библиотека pandas и анализ данных» это практическое введение в основные функции библиотеки pandas. Предназначение этой главы дать некоторое представление об использовании библиотеке pandas в контексте статистики и науки о данных. В этой главе мы рассмотрим несколько принципов, лежащих в основе науки о данных и покажем, как они реализованы в библиотеке pandas. Эта глава задает контекст для каждой последующей главы, связанной с наукой о данных.

Глава 2 «Запуск библиотеки pandas» проинструктирует читателя по поводу того, как загрузить и установить библиотеку pandas и познакомит его с некоторыми базовыми понятиями библиотеки pandas. Мы также рассмотрим, как можно работать с примерами с помощью iPython и тетрадок Jupiter.

Глава 3 «Представление одномерных данных с помощью объекта Series» познакомит читателя со структурой данных Series, которая используется для представления одномерных индексированных данных. Читатель узнает о том, как создавать объекты Series и как работать с данными, хранящимися внутри этих объектах. Кроме того, он узнает об индексах и выравнивании данных, а также о том, как объект Series можно использовать для создание срезов данных.

Глава 4 «Представление табличных и многомерных данных с помощью объекта DataFrame» познакомит читателя со структурой данных DataFrame, которая используется для представления и индексации многомерных данных. В этой главе читатель научится создавать объекты DataFrame, используя различные наборов статических данных и выполнять отбор определенных столбцов и строк внутри датафрейма. Сложные запросы, операции с данными и индексация будут рассмотрены в следующей главе.

Глава 5 «Выполнение операций над объектом DataFrame и его содержимым» расширяет предыдущую главу и расскажет о том, как выполнять более сложные операции с объектом DataFrame. Мы начнем с добавления удаления столбцов и строк, рассмотрим модификацию данных внутри объекта DataFrame (а также создание измененной копии) и выполнение арифметических операций с данными, научимся создаватьиерархические индексы, а также вычислять популярные статистики по данным датафрейма.

Глава 6 «Индексация данных» расскажет об использовании различных типов индекса библиотеки pandas (Int64Index, RangeIndex, IntervalIndex, CategoricalIndex, DatetimeIndex, PeriodIndex).

Глава 7 «Категориальные данные» познакомит читателя с тем, как создавать объекты Categorical для представления категориальных данных и использовать их в работе.

В главе 8 «Численные и статистические методы» рассматриваются различные арифметические операции над объектами Series и DataFrame, а также вычисление статистик для объектов pandas.

Глава 9 «Загрузка данных» расскажет о том, как можно загрузить данные из внешних источников и записать в объекты Series и DataFrame. Кроме того, в этой главе рассматривается загрузка данных из разных источников, таких как файлы, HTTP-серверы, системы баз данных и веб-службы. Также рассматривается обработка данных в форматах CSV, HTML и JSON.

В главе 10 «Приведение данных в порядок» будет рассказано о том, как приводить данные в порядок, чтобы они были пригодны для анализа.

Глава 11 «Объединение, связывание и изменение формы данных» расскажет читателю о том, как можно взять несколько объектов pandas и объединить их с помощью операций соединения, слияния и конкатенации.

Глава 12 «Агрегация данных» расскажет о группировке и агрегации данных. В библиотеки pandas эти операции выполняются с помощью схемы «разделение применение объединение». Читатель научиться использовать эту схему для различных способов группировки данных, а также применять агрегирующие функции для вычисления результатов по каждой группе данных.

Глава 13 «Анализ временных рядов» расскажет о том, как работать с временными рядами в библиотеке pandas. В этой главе будут освещены широкие возможности библиотеки pandas, существенно облегчающие анализ временных рядов.

Глава 14 «Визуализация» научит вас создавать визуализации данных на основе данных, хранящихся в объектов Series и DataFrame. Мы начнем с изучения основ, создания простой диаграммы настройки нескольких параметров диаграммы (настройки легенд, меток и цветов). Мы рассмотрим создание нескольких распространенных типов графиков, которые используются для представления различных типов данных.

В приложении 1 «Советы по оптимизации вычислений в библиотеке pandas» даются некоторые рекомендации по ускорению вычислений в pandas.

Приложение 2 «Улучшение производительности pandas» представляет собой перевод одноименного раздела официального пособия побиблиотеке pandas https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ enhancingperf.html.

Приложение 3 «Используем pandas для больших данных» расскажет, как за счет использования более эффективных типов данных можно уменьшить использование памяти.

В приложениях 4 и 5 на примере конкурсной задачи Tinkoff Data Science Challenge и конкурсной задачи предсказания отклика ОТП Банка детально показаны этапы предварительной обработки данных, в частности, приведение переменных к нужным типам, обработка редких категорий, импутация пропусков, конструирование признаков, также освещаются специальные процедуры предварительной обработки данных, позволяющие улучшить модель логистической регрессии.

Приложение 6 «Работа с датами и строками» посвящено таким задачам, как правильный парсинг дат различного формата, изменение регистра букв в строках, удаление лишних символов из строк, извлечение нужных символов из строк.

Приложение 7 «Работа с предупреждением SettingWithCopyWarning в библиотеке pandas» посвящено причинам появления предупреждения SettingWithCopyWarning и способам его устранения.

В приложении 8 «От pandas к scikit-learn новый подход к управлению рабочими процессами» внимание уделено работе с конвейерами