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Wes McKinney 作者

機械工業齣版社

唐學韜譯者

2013-11-18 出版日期

464 頁數

89.00 價格

平裝

叢書系列

9787111436737 圖書編碼

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

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發表於2024-12-25

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利用Python進行數據分析在線電子書用戶評價

評分☆☆☆☆☆

讀完一個月以後纔來標，把自己關在星巴剋大概2.5周時間一點點啃下來的。一邊讀一邊認真筆記、敲代碼試例子、上網查各種函數裏的參數的用法。作者就是Pandas的主要作者，對於我這種一點代碼背景都沒有的人來說，好像也沒有更好的學習方法。到實戰能用還得2周。但能看懂彆人寫的算法例子瞭。

評分☆☆☆☆☆

pandas

評分☆☆☆☆☆

2個月前第一次看覺得進度很慢，復習瞭下python，又復習瞭statistics和數學，看瞭《集體智慧編程》和《統計思維》，再翻看這本書，一周就看完瞭，所有代碼都敲瞭一遍。完完全全工具書。

評分☆☆☆☆☆

沒介紹SciPy

利用Python進行數據分析在線電子書著者簡介

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。

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利用Python進行數據分析在線電子書圖書描述

【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。

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利用Python進行數據分析在線電子書讀後感

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.

評分☆☆☆☆☆

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 =============================================================================

評分☆☆☆☆☆

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...

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...

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