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利用Python进行数据分析

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Wes McKinney
机械工业出版社
唐学韬
2013-11-18
464
89.00
平装
9787111436737

图书标签: 数据分析  python  Python  数据分析/挖掘  数据挖掘  编程  计算机  机器学习   


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发表于2025-01-12

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图书描述

【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。

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著者简介

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。


图书目录


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用户评价

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匆匆扫了一遍,看的不是很仔细,以后有需要再细看。

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匆匆翻完,与其说用python做数据分析,还不如说是pandas库作者对库整体内容的一个全面介绍,书很厚,价值密度较低,最高的部分是附录,可以用的时候查阅。

评分

入门书,零基础看了这本书也能用python的pandas和matplotlib进行一些简单的数据分析,数据分析不在乎用什么工具,而是有目的地去找一y些insight,下一步我需要达到的效果是:如果产生一个想法,能用工具快速验证(如数据预处理,绘出图标等)。

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没介绍SciPy

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http://gitbub.com/pydata/pydata-book里的参考数据已经不可用了

读后感

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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 ...  

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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 ...  

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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 =============================================================================  

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