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Python for Data Analysis

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Wesly McKinney
O'Reilly Media
2013-6-16
450
0
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2025-01-30

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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

迅速過瞭一遍,蠻適閤推薦給不會編程的數據處理人員

評分

例子非常實用,剛開始乾活的時候很多事情照著上麵做就行瞭。

評分

非常詳盡的工具書

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例子非常實用,剛開始乾活的時候很多事情照著上麵做就行瞭。

評分

迅速過瞭一遍,蠻適閤推薦給不會編程的數據處理人員

讀後感

評分

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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

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