利用Python進行數據分析 pdf epub mobi txt 電子書下載 2025

☆☆☆☆☆
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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2025-02-18

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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☆☆☆☆☆

內容還是跟不上庫的發展速度，建議結閤裏麵講的庫的文檔來看。內容安排上我覺得還不錯。作者是pandas的作者，所以對pandas的講解和設計思路都講得很清楚。除此以外，作者也是乾過金融數據分析的，所以後麵專門講瞭時間序列和金融數據的分析。

評分☆☆☆☆☆

http://gitbub.com/pydata/pydata-book裏的參考數據已經不可用瞭

評分☆☆☆☆☆

pandas numpy matplotlib 工具書

評分☆☆☆☆☆

pandas庫的操作指南，結閤ipython；不過數據分析的坑太大瞭，其重點不再編程語言上，我還是老老實實學python後端吧

評分☆☆☆☆☆

入門書，零基礎看瞭這本書也能用python的pandas和matplotlib進行一些簡單的數據分析，數據分析不在乎用什麼工具，而是有目的地去找一y些insight，下一步我需要達到的效果是：如果産生一個想法，能用工具快速驗證（如數據預處理，繪齣圖標等）。

讀後感

評分☆☆☆☆☆

中文翻译（非官方）在线阅读：https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f EPUB：https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/files/1693923/Python.SeanCheney.zip =============================================================================

評分☆☆☆☆☆

一年前看过这本书，当时我还是一个Python小白，因为没有编程基础，连基本的语法都不会。所以最开始看这本书，就在第二章Ipython编译器这里卡了很久。在网上搜索各种信息后，安装了Anaconda3和jupyter notebook后，算是可以实现书的程序了。然而，在第一章里就有部分语法是不...

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...

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