Python for Data Analysis 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2025

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Wes McKinney 作者

O'Reilly Media

译者

2012-11-1 出版日期

466 页数

USD 39.99 价格

Paperback

丛书系列

9781449319793 图书编码

Python for Data Analysis 在线电子书图书标签: 数据分析 python Python 数据挖掘机器学习编程计算机 MachineLearning

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发表于2025-01-22

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Python for Data Analysis 在线电子书用户评价

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好像读得囫囵吞枣……

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Pandas 包的作者现身说法。

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好像读得囫囵吞枣……

评分☆☆☆☆☆

详尽介绍pandas等lib的API

评分☆☆☆☆☆

语法陈旧了, 部分代码需要更新了. via Yutong

Python for Data Analysis 在线电子书著者简介

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。

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Python for Data Analysis 在线电子书图书描述

Finding great data analysts is difficult. Despite the explosive growth of data in industries ranging from manufacturing and retail to high technology, finance, and healthcare, learning and accessing data analysis tools has remained a challenge. This pragmatic guide will help train you in one of the most important tools in the field - Python. Filled with practical case studies, Python for Data Analysis demonstrates the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data with Python. It also serves as a modern introduction to scientific computing in Python for data-intensive applications. Learn about the growing field of data analysis from an expert in the community. Learn everything you need to start doing real data analysis work with Python Get the most complete instruction on the basics of the "modern scientific Python platform" Learn from an insider who builds tools for the scientific stack Get an excellent introduction for novices and a wealth of advanced methods for experienced analysts

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Python for Data Analysis 在线电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

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...

评分☆☆☆☆☆

pandas主要基于numpy.ndarray构造了更高级的Series和DataFrame数据结构。这本书主要就是说明基于这两种数据结构的API用法。这些API主要是对原本numpy操作的补充。行列Index在DataFrame的加强对于各种数据逻辑操作帮助比较大。对pyplot的绘图函数也和两种数据结构绑定的很好。越...

评分☆☆☆☆☆

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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