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《利用Python进行数据分析》 (O’Reilly精品图书系列)_(美)麦金尼(McKinney,W.)

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《利用Python进行数据分析》 (O'Reilly精品图书系列)_(美)麦金尼(McKinney,W.)

内容介绍:

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?《利用python进行数据分析》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。

目录介绍:

前言第1章 准备工作本书主要内容为什么要使用Python进行数据分析重要的Python库安装和设置社区和研讨会使用本书致谢第2章 引言来自bit.ly的1.usa.gov数据MovieLens 1M数据集1880—2010年间全美婴儿姓名小结及展望第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础内省使用命令历史与操作系统交互软件开发工具IPython HTML Notebook利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能致谢第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象通用函数:快速的元素级数组函数利用数组进行数据处理用于数组的文件输入输出线性代数随机数生成范例:随机漫步第5章 pandas入门pandas的数据结构介绍基本功能汇总和计算描述统计处理缺失数据层次化索引其他有关pandas的话题第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据二进制数据格式使用HTML和Web API使用数据库第7章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑 合并数据集重塑和轴向旋转数据转换字符串操作示例:USDA食品数据库第8章 绘图和可视化 matplotlib API入门pandas中的绘图函数绘制地图:图形化显示海地地震危机数据 Python图形化工具生态系统第9章 数据聚合与分组运算 GroupBy技术数据聚合分组级运算和转换透视表和交叉表示例:2012联邦选举委员会数据库第10章 时间序列日期和时间数据类型及工具时间序列基础日期的范围、频率以及移动时区处理时期及其算术运算重采样及频率转换时间序列绘图移动窗口函数性能和内存使用方面的注意事项第11章 金融和经济数据应用 数据规整化方面的话题分组变换和分析更多示例应用第12章 NumPy高级应用 ndarray对象的内部机理 高级数组操作广播ufunc高级应用结构化和记录式数组更多有关排序的话题 NumPy的matrix类高级数组输入输出性能建议附录A Python语言精要

以上就是小编对这本书的详细介绍,希望能解决您想下载《利用Python进行数据分析》pdf版本的需求,如果没有解决您的问题,欢迎在下方评论区留言,我们会在第一时间给您回复并解答,感谢您的支持。读书不在多,认真读1本都比随便读100本好。所以,遇到好书不要犹豫,马上行动起来去看,才能发挥书的价值。

所以,读书也有格局,看懂一本书,少不了对书和作者的理解。如果你想要高效看懂一本书,那就跟着古丽电子书资源网一起去探索书中奥秘,早日练成读书的绝世神功吧。

《利用Python进行数据分析》 (O’Reilly精品图书系列)_(美)麦金尼(McKinney,W.)

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