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【正版现货】 【热销推荐,正版现货,全国三仓就近发货,物流快捷,欢迎选购!】
前言 章 准备工作 本书主要内容 为什么要使用Python进行数据分析 重要的Python库 安装和设置 社区和研讨会 使用本书 致谢 第2章 引言 来自bit.ly的1.usa.gov数据 MovieLens 1M数据集 1880-2010年间全美婴儿姓名 小结及展望 第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础 内省 使用命令历史 与操作系统交互 软件开发工具 IPython HTML Notebook 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 IPython功能 致谢 第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 通用函数:快速的元素级数组函数 利用数组进行数据处理 用于数组的文件输入输出 线性代数 随机数生成 范例:随机漫步 第5章 pandas入门 pandas的数据结构介绍 基本功能 汇总和计算描述统计 处理缺失数据 层次化索引 其他有关pandas的话题 第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据 二进制数据格式 使用HTML和Web
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利用Python进行数据分析(原书第3版) 机械工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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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利用Python进行数据分析 (原书第2版)【正版】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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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