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2025-01-22

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

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☆☆☆☆☆

Pandas的最佳工具書.

評分☆☆☆☆☆

Pandas的最佳工具書.

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）。

評分☆☆☆☆☆

Pandas使用說明書

評分☆☆☆☆☆

嚮譯者緻敬，如果所有人在譯書時都能親自敲一遍代碼再多點探索精神，中國的計算機啓濛書市場就不會一片災難瞭。其實每個python第三方庫的原始開發者都能齣來現身說法一下，應該比隨便什麼人齣本說明書就講講用法好得多，更何況能基於python標準庫開發第三方庫，功底也定然深厚，這本身也是書質量過關的保證，這點從numpy高級用法一章和附錄A很容易感受到（我這種自學草民錶示認識被刷新），有的時候why比how重要。現在看來pandas的初衷是做金融數據分析吧，時間數據的處理相當厲害。

讀後感

評分☆☆☆☆☆

书的内容不错，很适合做量化建模工具书，但是这个翻译真是不敢恭维，有些地方翻译的语句不通，有些地方直接译错了，比如刚才看到第220页写的“通常，我们不会使用DataFrame中一个或多个列作为行索引”，感觉这话说反了，看了一下英文原版电子版，原文是“It‘s not unusual to ...

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☆☆☆☆☆

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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