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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Wesly McKinney 作者

O'Reilly Media

译者

2013-6-16 出版日期

450 页数

0 价格

Paperback

丛书系列

9781549329784 图书编码

Python for Data Analysis 在线电子书图书标签: Python 数据分析 python大数据分析 Python基础教程计算机编程 python python培训

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发表于2025-04-17

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Python for Data Analysis 在线电子书用户评价

评分☆☆☆☆☆

第一遍先草草的看过吧，后面估计得多查几遍

评分☆☆☆☆☆

Pandas

评分☆☆☆☆☆

beginner's guide

评分☆☆☆☆☆

很不错，全面介绍了用python进行data analysis的工具和方法。

评分☆☆☆☆☆

介绍性的文档, 熟悉一下numpy和pandas

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。

Python for Data Analysis 在线电子书图书目录

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Python for Data Analysis 在线电子书图书描述

这本书主要是用 pandas 连接 SciPy 和 NumPy，用pandas做数据处理是Pycon2012上一个很热门的话题。另一个功能强大的东西是Sage，它将很多开源的软件集成到统一的 Python 接口。

Python for Data Analysis is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you’ll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language.

Written by Wes McKinney, the main author of the pandas library, this hands-on book is packed with practical cases studies. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to scientific computing.

Use the IPython interactive shell as your primary development environment

Learn basic and advanced NumPy (Numerical Python) features

Get started with data analysis tools in the pandas library

Use high-performance tools to load, clean, transform, merge, and reshape data

Create scatter plots and static or interactive visualizations with matplotlib

Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets

Measure data by points in time, whether it’s specific instances, fixed periods, or intervals

Learn how to solve problems in web analytics, social sciences, finance, and economics, through detailed examples

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