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利用Python进行数据分析 (美)麦金尼 著,唐学韬 等译 机械工业出版社【正版书籍】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
《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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利用Python进行数据分析 Wes McKinn【正版保证】 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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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,【正版可开 全国三仓发货,物流便捷,下单秒杀,欢迎选购!
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利用Python进行数据分析(原书第2版)(原书第2版) 机械工业出版社 正版现货,可开发票
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利用Python进行数据分析 (美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney) 著 徐敬一 译【正版图书】 【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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创客,就是努力将点子变为金子的行动达人! 惠普前全球副总裁兼首席技术官麦肯尼力作 世界500强企业管理层书籍 亚马逊商业类超级畅销书 《哈佛商业评论》《出版商周刊》《科克斯书评》盛赞 商业模式专家 《焕新公司的力量》作者 刘如江 《纽约时报》畅销书榜首 《会讲才会赢》作者 彼得?古伯 《跨越鸿沟》与《摆脱过去》作者 杰弗里?摩尔 苹果公司前全球首席营销官 塞吉?查希尔 康宁公司董事长兼CEO魏文德 哥伦比亚大学商学院教授 莱恩 舍曼
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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
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Python数据分析 [美]麦金尼(Wes 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
你是否在寻找一本完整介绍Python劋纵、处理、提取和压缩结构化数据的指南《Python数据分析(影印版)》包含了许多实例分析,通过若干个Pvthon库——包括NumPy,pandas,matplotlib和IPython——为伤 展示了如何高效地解决大量数据分析的问题。《Python数据分析(影印版)》由WesMcKinney撰写,他是pandas库的主要作者。《Python数据分析(影印版)》也是一本具有实践性的指南,指导那些使用Python进行科学计算的数据密集型应用。它适用于刚刚开始使用Python的分析师,或者是进入科学计算领域的Python程序员。
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图书信息 书号: 9781689012324 作者: Albert W McKinney III 装帧: 平装-胶订 页数: 32页 出版社: Independently Published 尺寸: 22.9 x 15.2 x 22.9 cm 出版日期: 2019-09-06 重量: 58g 语种: 其它(含多语) 内容简介 In his analysis of the solar system, Newton concluded
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图书信息 书号: 9781541220959 作者: Albert W McKinney III 装帧: 平装-胶订 页数: 28页 出版社: Createspace Independent Publishing Platform 尺寸: 22.9 x 15.2 x 22.9 cm 出版日期: 2016-12-17 重量: 49g 语种: 其它(含多语) 内容简介 In 1859, the French mathematician
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预订 Gravity 9781535330305 海外仓库发货,通常付款后4-9周到货!
图书信息 书号: 9781535330305 作者: Albert W McKinney III 装帧: 平装-胶订 页数: 32页 出版社: Createspace Independent Publishing Platform 尺寸: 22.9 x 15.2 x 22.9 cm 出版日期: 2016-07-27 重量: 58g 语种: 其它(含多语) 内容简介 This book describes the physical
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Python数据分析 第2版 Wes、McKinn 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
本书由Pythonpandas项目的创立者WesMcKinney撰写,是一本实用、现代的Python数据科学工具读物,适合新入门的Python分析师和刚接触数据科学及科学计算的Python程序员。数据文件和相关材料在Github上可以获得。*将IPythonshell和JupyterNotebook用于探索式计算*学习NumPy(NumericalPython)的基础和特性*通过pandas库中的数据分析工具入门*使用灵活的工具装载、清洗、转换、合并和整形数据*用matplotlib创建信息可视化*应用pandasgroupby功能将数据集切片、切块和汇总*分析和劋纵规整和不规整时间序列数据*通过全面详细的实例学习如何解决真实世界的数据分析问题“作为在Python数据生态中已成经典的著作,这本新版更新了能提升其独特价值的多个领域,从Python3.6到新的pandas特性。通过阐释Python数据工具的原理和方法,本书帮者以新颖而富有创造性的途径学习如何有效利用它们。这是任何现代数据
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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