Python for Data Analysis pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

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Wesly McKinney

O'Reilly Media

2013-6-16

450

Paperback

9781549329784

圖書標籤: Python 數據分析 python大數據分析 Python基礎教程計算機編程 python python培訓

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发表于2024-12-23

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圖書描述

這本書主要是用 pandas 連接 SciPy 和 NumPy，用pandas做數據處理是Pycon2012上一個很熱門的話題。另一個功能強大的東西是Sage，它將很多開源的軟件集成到統一的 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

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著者簡介

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。

圖書目錄

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用戶評價

評分☆☆☆☆☆

介紹性的文檔, 熟悉一下numpy和pandas

評分☆☆☆☆☆

Pandas

評分☆☆☆☆☆

用Python 3.6的我哭暈在角落..

評分☆☆☆☆☆

主要是介紹包

評分☆☆☆☆☆

beginner's guide

讀後感

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。不定期更新…

評分☆☆☆☆☆

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...

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