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发表于2025-06-03
利用Python進行數據分析 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025
【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。
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。
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。
評分匆匆掃瞭一遍,看的不是很仔細,以後有需要再細看。
評分字典式工具書,讀過記不得,都得用的時候再翻。
評分內容還是跟不上庫的發展速度,建議結閤裏麵講的庫的文檔來看。內容安排上我覺得還不錯。作者是pandas的作者,所以對pandas的講解和設計思路都講得很清楚。除此以外,作者也是乾過金融數據分析的,所以後麵專門講瞭時間序列和金融數據的分析。
評分pandas!!!!!
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...
評分每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言,每个人会用到的工具组合也不尽相同。 但不管怎么说,对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说,学习iPython,NumPy,pandas,matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不...
評分作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验,因此写出的书也是深入浅出,让人很容易就能看懂,尤其是在我看过Python学习手册后再看,基本都能看懂。 其中译者的翻译非常值得称道,堪称良心之作,非常的用心。 感谢Python社区的无私奉献的程序员们,也感谢我们有这么好的...
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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