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利用Python进行数据分析

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Wes McKinney
机械工业出版社
唐学韬
2013-11-18
464
89.00
平装
9787111436737

图书标签: 数据分析  python  Python  数据分析/挖掘  数据挖掘  编程  计算机  机器学习   


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    发表于2024-06-14

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    图书描述

    【名人推荐】

    “科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”

    ——Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一

    【内容简介】

    还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。

    由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

    •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

    •学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级知识。

    •从pandas库的数据分析工具开始。

    •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

    •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

    •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。

    •处理各种各样的时间序列数据。

    •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

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    著者简介

    Wes McKinney 资深数据分析专家,对各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章,被各大技术社区争相转载,是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas,广获用户好评。在创建Lambda Foundry(一家致力于企业数据分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析师。


    图书目录


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    用户评价

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    pandas

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    Pandas使用说明书

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    字典式工具书,读过记不得,都得用的时候再翻。

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    2个月前第一次看 觉得进度很慢 ,复习了下python,又复习了statistics和数学,看了《集体智慧编程》和《统计思维》,再翻看这本书,一周就看完了,所有代码都敲了一遍。完完全全工具书。

    评分

    pandas!!!!!

    读后感

    评分

    这本书是Pandas的模块作者写的书。 总的来说Python提供了很多方便,但是这种方便还是需要付出一定的学习成本的。使用Pandas可以把Python基本当作R用 用NumPy和SymPy还有SciPy把Python当作Matlab用。但是目前所有这些模块都还在开发阶段所以有很多问题需要解决,用户体验并不是...  

    评分

    对第二版的翻译已无力吐槽,错误太明显。比如下图句子的in-place意思明明是原地修改,译者非要翻译成原对象,感觉译者计算机的基本素养有待提高,如果知道排序算法中的原地排序就不会这样翻译了,阅读时最好准备好英文版,遇到不通的地方翻阅一下英文版结合代码就可以了。或者...  

    评分

    最近这一年来,一直在纠结于各种编程语言,从硕士的matlab到R,然后是perl, shell, awk和sed。最后碰到一个做生物实验的访问学者,和我说他都用python分析数据,好吧,看来python我是得必须学了。 这本书主要讲了两个东西numpy和pandas,本质上就是R的vector和dataframe。由于...  

    评分

    pandas主要基于numpy.ndarray构造了更高级的Series和DataFrame数据结构。这本书主要就是说明基于这两种数据结构的API用法。这些API主要是对原本numpy操作的补充。行列Index在DataFrame的加强对于各种数据逻辑操作帮助比较大。对pyplot的绘图函数也和两种数据结构绑定的很好。越...  

    评分

    看了小部分,翻译文笔还比较顺畅,具体有没错误暂没注意到。原作者写的还到位。Python在网络与科学计算等领域的发展风生水起,得益于开源,无论是Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, NLTK, 还是Django.  

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