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内容简介:
本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算;学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性;入门pandas库中的数据分析工具;使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑;使用matplotlib创建富含信息的可视化;将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总;分析并操作规则和不规则的时间序列数据;利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。
书籍目录:
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作者介绍:
Wes McKinney,流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。一名活跃的演讲者,也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前在纽约从事软件架构师工作。
出版社信息:
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书籍摘录:
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原文赏析:
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其它内容:
书籍介绍
本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算;学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性;入门pandas库中的数据分析工具;使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑;使用matplotlib创建富含信息的可视化;将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总;分析并操作规则和不规则的时间序列数据;利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。
网站评分
书籍多样性:7分
书籍信息完全性:7分
网站更新速度:7分
使用便利性:4分
书籍清晰度:4分
书籍格式兼容性:9分
是否包含广告:6分
加载速度:4分
安全性:4分
稳定性:8分
搜索功能:9分
下载便捷性:9分
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说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
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书籍真实打分
故事情节:9分
人物塑造:4分
主题深度:9分
文字风格:8分
语言运用:6分
文笔流畅:6分
思想传递:9分
知识深度:9分
知识广度:3分
实用性:9分
章节划分:8分
结构布局:5分
新颖与独特:6分
情感共鸣:7分
引人入胜:8分
现实相关:9分
沉浸感:7分
事实准确性:6分
文化贡献:3分