Python for Data Analysis pdf epub mobi txt 電子書下載2025

☆☆☆☆☆

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。

出版者:O'Reilly Media

作者:Wesly McKinney

出品人:

頁數:450

译者:

出版時間:2013-6-16

價格:0

裝幀:Paperback

isbn號碼:9781549329784

叢書系列:

圖書標籤:

Python
數據分析
python大數據分析
Python基礎教程
計算機
編程
python
python培訓

下載連結在頁面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 複製連結

想要找書就要到圖書目錄大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本頁

你會得到大驚喜!!

這本書主要是用 pandas 連接 SciPy 和 NumPy，用pandas做數據處理是Pycon2012上一個很熱門的話題。另一個功能強大的東西是Sage，它將很多開源的軟件集成到統一的 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

具體描述

讀後感

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...

評分☆☆☆☆☆

一年前看过这本书，当时我还是一个Python小白，因为没有编程基础，连基本的语法都不会。所以最开始看这本书，就在第二章Ipython编译器这里卡了很久。在网上搜索各种信息后，安装了Anaconda3和jupyter notebook后，算是可以实现书的程序了。然而，在第一章里就有部分语法是不...

評分☆☆☆☆☆

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...

評分☆☆☆☆☆

看了小部分，翻译文笔还比较顺畅，具体有没错误暂没注意到。原作者写的还到位。Python在网络与科学计算等领域的发展风生水起，得益于开源，无论是Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, NLTK, 还是Django.