利用Python进行数据分析（原书第3版） Python数据分析经典畅销书全新升级，第1版+第2版的中文版累计销售近30万册！
适读人群 ：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。 本书第1版出版于2012年，彼时基于Python的开源数据分析库（例如pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。 阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读
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利用Python进行数据分析（原书第2版） 本书已更新至第3版！新版根据Python3.10全面升级，建议购买新版
本书已更新至第3版！新版根据Python3.10全面升级，建议购买新版 阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新，并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到*版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。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： l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 入门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑 l 使用matplotlib创建富含信息的可视化 l
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利用Python进行数据分析+Python编程从入门到实践第2版 全2册 pyt全新正版 部分书籍超定价销售，介意者勿购
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阅读本书可以学习使用Python对数据集进行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，非常适合刚开始学习Python的数据分析师或刚开始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ?使用Jupyter notebook和IPython shell进行探索性计算。 ?掌握NumPy的基础功能和高级功能。 ?掌握pandas库中的数据分析工具。 ?使用灵活的工具对数据进行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ?使用matplotlib进行信息可视化。 ?使用pandas的groupBy功能对数据集进行切片、切块
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阅读本书可以学Python对数据行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 本书作者Wes McKinney是Python pandas项目的创始人。本书对Python数据科学工具的介绍既贴近实战又内容新颖，适合刚开始学thon的数据分析师或刚开始学科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从GitHub获取数据文件和相关资料。 学完本书，你将能够： ?使用Jupyter notebook和IPython shel行探索计算。 ?掌握NumPy的基能和能。 ?掌握pandas库中的数据分析工具。 ?使用灵活的工具对数行加载、清洗、转换、合并和重塑。 ?使用matplotli行信息可视化。 ?使用pandas的groupB能对数据行切片、切块和。 ?分析并处理规则的时间序列数据和不规则的时间序列数据。 ?利用完
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本书由Pythonpandas项目创始人WesMcKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行劋作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。第2版中的主要更新包括 ?所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python3.6版本(第版中使用的是Python2.7)?更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引?更新pandas库到207年的新版?新增一章，关于更多pandas工具和一些使用提示?新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787111726722 Author 作者 (美)韦斯·麦金尼 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 1024页 Publisher 出版社 机械工业出版社 Publication Date 出版日期 2023-11-01 Product Dimensions 商品尺寸 32开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书是Python数据分析经典畅销书的升级版，由Python pandas项目的创始人Wes McKinney撰写。本书自2012年第1版出版以来，迅速成为该领域的*指南，并且为了保持与时俱进，作者对本书内容进行持续更新，以摒弃一些过时、不兼容的工具，添加新的内容来介绍新特性、新工具及方法。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4进行了更新，并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效地解决一系列数据分析问题。读者将在阅读过程中学习新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter
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