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【资料名称】:从Excel到Python——数据分析进阶指南  【资料描述】:
Excel是数据分析中最常用的工具，本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
目录
作者简介
序
第1章 生成数据表
第2章 数据表检查
第3章 数据表清洗
第4章 数据预处理
第5章 数据提取
第6章 数据筛选
第7章 数据汇总
第8章 数据统计
第9章 数据输出
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结束语
欢迎来到异步社区！
前言
序
Excel是数据分析中最常用的工具，本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作。在Python中pandas库用于数据处理，我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数，通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入、数据清洗、预处理，以及最常见的数据分类，数据筛选，分类汇总，透视等最常见的操作。
精彩书摘
第1章 生成数据表
常见的生成数据表的方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据。Excel中的“文件”菜单中提供了获取外部数据的功能，支持数据库和文本文件和页面的多种数据源导入。
Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入numpy库。
import numpy as np
import pandas as pd
1. 导入数据表
下面分别是从Excel和csv格式文件中导入数据并创建数据表的方法。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等。感兴趣的朋友可以参考pandas的官方文档。
df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))
df=pd.DataFrame(pd.read_Excel('name.xlsx'))
2. 创建数据表
另一种方法是通过直接写入数据来生成数据表，Excel中直接在单元格中输入数据就可以，Python中通过下面的代码来实现。生成数据表的函数是pandas库中的DateFrame函数，数据表一共有6行数据，每行有6个字段。在数据中我们特意设置了一些NA值和有问题的字段，例如包含空格等。后面将在数据清洗步骤进行处理。后面我们将统一以DataFrame的简称df来命名数据表。
df = pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1004,1005,1006],
"date":pd.date_range('20130102', periods=6),
"city":['Beijing ', 'SH', ' guangzhou ', 'Shenzhen', 'shanghai', 'BEIJING '],
"age":[23,44,54,32,34,32],
"category":['100-A','100-B','110-A','110-C','210-A','130-F'],
"price":[1200,np.nan,2133,5433,np.nan,4432]},
columns =['id','date','city','category','age','price'])
这是刚刚创建的数据表，我们没有设置索引列，price字段中包含有NA值，city字段中还包含了一些脏数据。
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