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发表于2025-01-22
利用Python进行数据分析 在线电子书 pdf 下载 txt下载 epub 下载 mobi 下载 2025
pandas!!!!!
评分Pandas使用说明书
评分匆匆翻完,与其说用python做数据分析,还不如说是pandas库作者对库整体内容的一个全面介绍,书很厚,价值密度较低,最高的部分是附录,可以用的时候查阅。
评分内容还是跟不上库的发展速度,建议结合里面讲的库的文档来看。内容安排上我觉得还不错。作者是pandas的作者,所以对pandas的讲解和设计思路都讲得很清楚。除此以外,作者也是干过金融数据分析的,所以后面专门讲了时间序列和金融数据的分析。
评分匆匆翻完,与其说用python做数据分析,还不如说是pandas库作者对库整体内容的一个全面介绍,书很厚,价值密度较低,最高的部分是附录,可以用的时候查阅。
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。
【名人推荐】
“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”
——Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家, IPython的创始人之一
【内容简介】
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?本书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。
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 =============================================================================
评分中文翻译(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 =============================================================================
评分这本书是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...
评分看了小部分,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.
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