具體描述
本書是Python數據分析入門書，每個概念都通過簡單實例來闡述，便於讀者理解與上手。具體內容包括：Python及Pandas基礎知識，加載和查看數據集，Pandas的DataFrame對象和Series對象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的繪圖方法為探索性數據分析作圖，連接與閤並數據集，處理缺失數據，清理數據，轉換數據類型，處理字符串，應用函數，分組操作，擬閤及評估模型，正則化方法與聚類技術等。
著者簡介
丹尼爾·陳（Daniel Y. Chen）
Lander Analytics公司數據科學傢，Software Carpentry和Data Carpentry的講師和課程維護人員，DataCamp的課程講師。目前他在弗尼吉亞理工大學社會與決策分析實驗室從事政策決策數據分析。
圖書目錄
序
前言
緻謝
關於作者
第一部分 簡介
第1章 Pandas DataFrame基礎知識
第2章 Pandas數據結構
第3章 繪圖入門
第二部分 數據處理
第4章 數據組閤
第5章 缺失數據
第6章 整理數據
第三部分 數據整理
第7章 數據類型
第8章 字符串和文本數據
第9章 應用
第10章 分組操作：分割-應用-組閤
第11章 datetime數據類型
第四部分 數據建模
第12章 綫性模型
第13章 廣義綫性模型
第14章 模型診斷
第15章 正則化
第16章 聚類
第五部分 終章
第17章 Pandas之外
第18章 寫給自學者
· · · · · · (收起)
前言
緻謝
關於作者
第一部分 簡介
第1章 Pandas DataFrame基礎知識
第2章 Pandas數據結構
第3章 繪圖入門
第二部分 數據處理
第4章 數據組閤
第5章 缺失數據
第6章 整理數據
第三部分 數據整理
第7章 數據類型
第8章 字符串和文本數據
第9章 應用
第10章 分組操作：分割-應用-組閤
第11章 datetime數據類型
第四部分 數據建模
第12章 綫性模型
第13章 廣義綫性模型
第14章 模型診斷
第15章 正則化
第16章 聚類
第五部分 終章
第17章 Pandas之外
第18章 寫給自學者
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讀後感
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講得很係統，適閤深入學習數據分析的人士！
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