总结

面向表格用户的 Python

Chris Cardillo

Data Scientist

第 1 章

• 使用 pd.read_excel() 导入
• 用 .head()、.describe()、.info() 了解数据
• 用 df[df[column] == 'value'] 过滤
• 用 df[new_column] = df[old_column] + 1 新建列

第 2 章

• 用 df.group_by().sum() 透视/汇总

第 3 章

• 多工作表：pd.ExcelFile() 与 .parse()
• .merge() 与左连接
• 函数、方法、属性

第 4 章

• sns.barplot() 与 plt.show()
• plt.title()、plt.xlabel()、plt.ylabel()
• sns.set_style() 与 sns.despine()
• hue

后续步骤

• 课程推荐： 使用 pandas 进行数据处理
• 职业路径推荐： Python 数据分析师
• DataCamp 社区资源： 速查表

祝你好运！

面向表格用户的 Python