这本书主要是用 pandas 连接 SciPy 和 NumPy,用pandas做数据处理是Pycon2012上一个很热门的话题。另一个功能强大的东西是Sage,它将很多开源的软件集成到统一的 Python 接口。
Python for Data Analysis is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you’ll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language.
Written by Wes McKinney, the main author of the pandas library, this hands-on book is packed with practical cases studies. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to scientific computing.
Use the IPython interactive shell as your primary development environment
Learn basic and advanced NumPy (Numerical Python) features
Get started with data analysis tools in the pandas library
Use high-performance tools to load, clean, transform, merge, and reshape data
Create scatter plots and static or interactive visualizations with matplotlib
Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets
Measure data by points in time, whether it’s specific instances, fixed periods, or intervals
Learn how to solve problems in web analytics, social sciences, finance, and economics, through detailed examples
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。
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。 不定期更新…
评分 评分 评分这本书的作者就是pandas的开发者,全书以numpy为基础、按照数据分析的工作流程,详细介绍了如何使用pandas进行数据分析。每一章节最后一部分一般是一个数据分析的project,并且书中每一个小功能几乎都附上了相应代码说明,是一部名副其实的python数据分析cookbook。 另外,这本...
迅速过了一遍,蛮适合推荐给不会编程的数据处理人员
评分Pandas
评分迅速过了一遍,蛮适合推荐给不会编程的数据处理人员
评分用Python 3.6的我哭晕在角落..
评分介绍性的文档, 熟悉一下numpy和pandas
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