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《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时,它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用)。《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
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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对数据集行操作、处理、清洗和规整。第3版针对Python 3.10和pandas 1.4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,非常适合刚始学习Python的数据分析师或刚始学习数据科学和科学计算的Python程序员阅读。读者可以从Git
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行探索性计算 l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性 l 门pandas库中的数据分析工具 l 使用灵活工具对数据行载、清洗、变换、合并和重塑 l 使用matplotlib创建富含信息的可视化 l 将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总 l 分析并操作规则和不规
利用Python进行数据分析 (美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney) 著,徐敬一 译 机械工业出版社,【正版保证 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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【套装共2册】 Python学习手册(原书第5版) 本书将帮助你使用Python编写出高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码。 本书根据Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成,是易于掌握和自学的Python教程。 本书每一章都对Python语言的关键内容做单独讲解,并且配有章后习题、编程练习及详尽的解答,还配有大量注释的示例以及图表,便于你学习新的技能并巩固加深自己的理解。第5版基于3版本。无论你是编程新手还是其他编程语言的资深开发者,本书都会是你学习Python的理想选择。 利用Python进行数据分析(原书第2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新版本的pandas、
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