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利用Python進行數據分析

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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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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

讀完一個月以後纔來標,把自己關在星巴剋大概2.5周時間一點點啃下來的。一邊讀一邊認真筆記、敲代碼試例子、上網查各種函數裏的參數的用法。作者就是Pandas的主要作者,對於我這種一點代碼背景都沒有的人來說,好像也沒有更好的學習方法。到實戰能用還得2周。但能看懂彆人寫的算法例子瞭。

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

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。

評分

字典式工具書,讀過記不得,都得用的時候再翻。

評分

匆匆翻完,與其說用python做數據分析,還不如說是pandas庫作者對庫整體內容的一個全麵介紹,書很厚,價值密度較低,最高的部分是附錄,可以用的時候查閱。

讀後感

評分

這本書的作者是 Pandas 模塊的開發者。整本書裏的內容基本上也都是圍繞着 Pandas 這個 Python 的數據分析模塊展開的。中間還夾雜了 Numpy 和 Scipy 的一些科學計算功能的介紹。 整本書比較工具化,看書名就知道。主要介紹的是數據分析時怎麼運用Python。所以如果你期望看到一...  

評分

評分

評分

評分

对第二版的翻译已无力吐槽,错误太明显。比如下图句子的in-place意思明明是原地修改,译者非要翻译成原对象,感觉译者计算机的基本素养有待提高,如果知道排序算法中的原地排序就不会这样翻译了,阅读时最好准备好英文版,遇到不通的地方翻阅一下英文版结合代码就可以了。或者...  

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