利用Python進行數據分析 在線電子書 圖書標籤: 數據分析 python Python 數據分析/挖掘 數據挖掘 編程 計算機 機器學習
發表於2025-02-18
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Pandas使用說明書
評分匆匆翻完,與其說用python做數據分析,還不如說是pandas庫作者對庫整體內容的一個全麵介紹,書很厚,價值密度較低,最高的部分是附錄,可以用的時候查閱。
評分字典式工具書,讀過記不得,都得用的時候再翻。
評分pandas庫的操作指南,結閤ipython;不過數據分析的坑太大瞭,其重點不再編程語言上,我還是老老實實學python後端吧
評分字典式工具書,讀過記不得,都得用的時候再翻。
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。
【名人推薦】
“科學計算和數據分析社區已經等待這本書很多年瞭:大量具體的實踐建議,以及大量綜閤應用方法。本書在未來幾年裏肯定會成為Python領域中技術計算的權威指南。”
——Fernando Pérez 加州大學伯剋利分校 研究科學傢, IPython的創始人之一
【內容簡介】
還在苦苦尋覓用Python控製、處理、整理、分析結構化數據的完整課程?本書含有大量的實踐案例,你將學會如何利用各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解決各式各樣的數據分析問題。
由於作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者,所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。本書適閤剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。
•將IPython這個交互式Shell作為你的首要開發環境。
•學習NumPy(Numerical Python)的基礎和高級知識。
•從pandas庫的數據分析工具開始。
•利用高性能工具對數據進行加載、清理、轉換、閤並以及重塑。
•利用matplotlib創建散點圖以及靜態或交互式的可視化結果。
•利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。
•處理各種各樣的時間序列數據。
•通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經•濟學等領域的問題。
最近这一年来,一直在纠结于各种编程语言,从硕士的matlab到R,然后是perl, shell, awk和sed。最后碰到一个做生物实验的访问学者,和我说他都用python分析数据,好吧,看来python我是得必须学了。 这本书主要讲了两个东西numpy和pandas,本质上就是R的vector和dataframe。由于...
評分书的内容不错,很适合做量化建模工具书,但是这个翻译真是不敢恭维,有些地方翻译的语句不通,有些地方直接译错了,比如刚才看到第220页写的“通常,我们不会使用DataFrame中一个或多个列作为行索引”,感觉这话说反了,看了一下英文原版电子版,原文是“It‘s not unusual to ...
評分每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言,每个人会用到的工具组合也不尽相同。 但不管怎么说,对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说,学习iPython,NumPy,pandas,matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不...
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