Python深度学习与Pandas
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简介：
《Python深度学习与Pandas》是一本专注于利用Python编程语言及其Pandas库进行数据分析和深度学习实践的技术书籍。本书适合对数据科学感兴趣的读者深入理解并应用先进的机器学习技术，内容涵盖了从基础的数据处理到复杂的模型构建的全过程，助力开发者掌握高效利用Python进行创新性研究的能力。
Python 深度学习与 Pandas
Pandas 是 Python 中一个流行的数据分析库，提供了高效、灵活的数据结构和数据分析工具。下面是对 Pandas 的详细介绍：
对象的创建
在 Pandas 中有两种主要数据结构：Series（一维） 和 DataFrame（二维）。这两种数据可以通过多种方式生成，例如从列表、字典或 NumPy 数组等。
一维对象的创建
Pandas 的 Series 对象可以利用列表或者 NumPy 数组来构建。比如：
```python
import pandas as pd
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
my_series = pd.Series(my_list)
```
一维对象的属性
Series 对象具有多种属性，例如：
- `index`：表示 Series 的索引。
- `values`：显示 Series 中的数据值。
- `dtype`：展示 Series 数据类型。
二维对象的创建
Pandas 的 DataFrame 可以通过列表、字典或 NumPy 数组等方式构建。比如：
```python
import pandas as pd
my_dict = {Name: [Alice, Bob, Charlie],
Age: [20, 21, 19]}
my_df = pd.DataFrame(my_dict)
```
二维对象的属性
DataFrame 对象具有多种属性，例如：
- `index`：表示 DataFrame 的索引。
- `columns`：展示 DataFrame 的列名。
- `values`：显示 DataFrame 中的数据值。
- `dtypes`：展示 DataFrame 数据类型。
对象的索引
Pandas 对象可以通过索引来访问和操作数据。比如：
```python
my_series = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_series[0]) # 输出：1
```
一维对象的索引
Series 对象可通过整数索引来访问和修改数据。
二维对象的索引
DataFrame 可通过整数或列名进行索引来操作数据。
对象变形
Pandas 的对象可以通过多种方式变形，例如：
- 转置：交换 DataFrame 行与列。
- 翻转：翻转 DataFrame 行或者列。
- 重塑：改变 DataFrame 形状。
- 拼接：将多个 DataFrame 对象连接起来。
对象运算
Pandas 的对象可以通过多种方式进行计算，例如：
- 数值操作：对数据进行数值加减乘除等基本运算。
- 数据间操作：不同数据间的合并、筛选和分组等复杂操作。
处理缺失值
在 Pandas 中可以轻松地识别与处理缺失的数据。比如：
- `NaN` 表示缺失的数值。
- `isnull()` 用于检查对象中的空缺情况。
- `notnull()` 检查非空数据的存在性。
Pandas 提供了许多强大且灵活的功能和工具，帮助数据科学家及工程师快速高效地处理与分析大量复杂的数据。
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