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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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（1）理论联系实际，强化计算思维能力培养。语言语法介绍以够用、实用和应用为原则，将Python语言的语法融到问题求题中；从实际应用案例中抽取教学要素，重强化模块化程序设计方法与基本算法的学习。全书从数据组织的维度介绍了基本数据类型以及数组、函数等在数据处理中的应用。让读者在学习的过程中潜移默化地提高计算思维能力。（2）案例选取贴近生活，有助于提高学习兴趣。（3）内容呈现直观、形象，知识讲解深浅出，通俗易懂。（4）提供了丰富的辅助教学资源。提供的教学课件、教材源代码、实验案例、实验指导、习题解答、实验参考答案
作者在高校从事计算机教学多年，有过在高校教书、留学和企业工作的经验，目前已出版的书籍有多本。相信本书无论是在内容上及渠道上都比竞争对手更具有优势。本书的目标非常明确，就是为初学编程的读者提供一套以兴趣为导向的 Python 教程，其中包含以下特：1.非常适合初学者：针对0基础优化，涉及到编程的基本理论的时候会通过举例来让读者体会这么做的必要性，然后再讲解原理。让读者不要被自己错误的想法带偏。2.基于 Python 3.6：要学就学*的，本书会在基础 Python 3 讲解过程中加 Python 3.6的新特性，让读者体会*版 Python 带来的便捷。3.基于实践的理论学习： 根据我们所了解，很多读者学习存在一个误区，就是书看完了就觉得看懂了，一动手就抓瞎。Talk is cheap, show me the code! 以实践始，迫使大家去练习，可能是一种不错的解决方案。实际上，在非初学者眼
《Python基础教程》是经典的Python门教程，语法介绍以够用、实用和应用为原则，将Python语言的语法融到问题求题中;案例选取贴近生活，有助于提高学习兴趣;内容呈现直观、形象，知识讲解深浅出，通俗易懂;针对培训，提供了丰富的辅助教学资源，提供教学课件、教材源代码、实验案例、实验指导、习题解答、实验参考答案
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