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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 将pandas的groupby功能应用于对数据集的
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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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