Python for Data Analysis pdf epub mobi txt 電子書下載2025

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Wes McKinney 資深數據分析專傢，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，並在大量的實踐中積纍瞭豐富的經驗。撰寫瞭大量與Python數據分析相關的經典文章，被各大技術社區爭相轉載，是Python和開源技術社區公認的權威人物之一。開發瞭用於數據分析的著名開源Python庫——pandas，廣獲用戶好評。在創建Lambda Foundry（一傢緻力於企業數據分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析師。

出版者:O'Reilly Media

作者:Wes McKinney

出品人:

頁數:466

译者:

出版時間:2012-11-1

價格:USD 39.99

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781449319793

叢書系列:

圖書標籤:

數據分析
python
Python
數據挖掘
機器學習
編程
計算機
MachineLearning

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Finding great data analysts is difficult. Despite the explosive growth of data in industries ranging from manufacturing and retail to high technology, finance, and healthcare, learning and accessing data analysis tools has remained a challenge. This pragmatic guide will help train you in one of the most important tools in the field - Python. Filled with practical case studies, Python for Data Analysis demonstrates the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data with Python. It also serves as a modern introduction to scientific computing in Python for data-intensive applications. Learn about the growing field of data analysis from an expert in the community. Learn everything you need to start doing real data analysis work with Python Get the most complete instruction on the basics of the "modern scientific Python platform" Learn from an insider who builds tools for the scientific stack Get an excellent introduction for novices and a wealth of advanced methods for experienced analysts

具體描述

讀後感

評分☆☆☆☆☆

作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂，尤其是在我看过Python学习手册后再看，基本都能看懂。其中译者的翻译非常值得称道，堪称良心之作，非常的用心。感谢Python社区的无私奉献的程序员们，也感谢我们有这么好的...

評分☆☆☆☆☆

這本書的作者是 Pandas 模塊的開發者。整本書裏的內容基本上也都是圍繞着 Pandas 這個 Python 的數據分析模塊展開的。中間還夾雜了 Numpy 和 Scipy 的一些科學計算功能的介紹。整本書比較工具化，看書名就知道。主要介紹的是數據分析時怎麼運用Python。所以如果你期望看到一...

評分☆☆☆☆☆

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...

評分☆☆☆☆☆

1.调试轮子的时候发现，pandas由于基于numpy，有多个float数据类型（float16/float32/float64），多个float类型会被pandas认为是不同类导致无法进行后续处理，用apply方法把数据全转成字符串再转回来就行。但是如果直接用type查看类型返回的class都是float。 2020.4.26 2.调试...