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发表于2025-02-18
利用Python进行数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025
【名人推荐】
“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”
——Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一
【内容简介】
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?本书含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
•学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级知识。
•从pandas库的数据分析工具开始。
•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
•处理各种各样的时间序列数据。
•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。
Wes McKinney 资深数据分析专家,对各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章,被各大技术社区争相转载,是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas,广获用户好评。在创建Lambda Foundry(一家致力于企业数据分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析师。
Pandas的最佳工具书.
评分这本很好,比较全,也很好入门。
评分字典式工具书,读过记不得,都得用的时候再翻。
评分2个月前第一次看 觉得进度很慢 ,复习了下python,又复习了statistics和数学,看了《集体智慧编程》和《统计思维》,再翻看这本书,一周就看完了,所有代码都敲了一遍。完完全全工具书。
评分读完一个月以后才来标,把自己关在星巴克大概2.5周时间一点点啃下来的。一边读一边认真笔记、敲代码试例子、上网查各种函数里的参数的用法。作者就是Pandas的主要作者,对于我这种一点代码背景都没有的人来说,好像也没有更好的学习方法。到实战能用还得2周。但能看懂别人写的算法例子了。
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 ...
评分 评分 评分这本书是Pandas的模块作者写的书。 总的来说Python提供了很多方便,但是这种方便还是需要付出一定的学习成本的。使用Pandas可以把Python基本当作R用 用NumPy和SymPy还有SciPy把Python当作Matlab用。但是目前所有这些模块都还在开发阶段所以有很多问题需要解决,用户体验并不是...
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