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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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适读人群 :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。 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、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ma
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