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利用Python進行數據分析

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Wes McKinney
機械工業齣版社
唐學韜
2013-11-18
464
89.00
平裝
9787111436737

圖書標籤: 數據分析  python  Python  數據分析/挖掘  數據挖掘  編程  計算機  機器學習   


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发表于2024-11-20

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圖書描述

【名人推薦】

“科學計算和數據分析社區已經等待這本書很多年瞭:大量具體的實踐建議,以及大量綜閤應用方法。本書在未來幾年裏肯定會成為Python領域中技術計算的權威指南。”

——Fernando Pérez 加州大學伯剋利分校 研究科學傢, IPython的創始人之一

【內容簡介】

還在苦苦尋覓用Python控製、處理、整理、分析結構化數據的完整課程?本書含有大量的實踐案例,你將學會如何利用各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解決各式各樣的數據分析問題。

由於作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者,所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適閤剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。

•將IPython這個交互式Shell作為你的首要開發環境。

•學習NumPy(Numerical Python)的基礎和高級知識。

•從pandas庫的數據分析工具開始。

•利用高性能工具對數據進行加載、清理、轉換、閤並以及重塑。

•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或交互式的可視化結果。

•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。

•處理各種各樣的時間序列數據。

•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。

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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

匆匆掃瞭一遍,看的不是很仔細,以後有需要再細看。

評分

Pandas的最佳工具書.

評分

作者是pandas作者,之前在AQR工作的

評分

這本很好,比較全,也很好入門。

評分

匆匆翻完,與其說用python做數據分析,還不如說是pandas庫作者對庫整體內容的一個全麵介紹,書很厚,價值密度較低,最高的部分是附錄,可以用的時候查閱。

讀後感

評分

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.  

評分

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.  

評分

評分

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...  

評分

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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