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数据分析是一个快速发展的领域，而Python已经演变成数据科学的主要语言，广泛应用于数据分析、可视化和机器学习等领域。本书从数据分析的基础内容入手，比如matplotlib、NumPy和Pandas库，介绍如何通过选择色彩图和调色板来创建可视化，之后深入统计数据分析，将帮助你掌握Spark和HDFS，为网络挖掘创建可迁移脚本。本书还详细阐述如何评价股票，检测市场有效性，使用指标和聚类等，并且还将使用多线程实现并行性，并加速你的代码。在本书结束时，读者将能够运用各种Python中的数据分析技术，并针对问题场景设计解决方案。
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本书是一本基础入门加实战的书籍，既有基础知识，又有丰富示例，包括详细的操作步骤，实操性强。本书对Pandas的基本概念讲解很详细，包括基本概念及代码示例。
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本书从零开始系统讲解了使用Pandas导入Excel数据，然后使用Pandas技术对数据做整理和分析，后导出为不同形式的Excel文件。完整实现了数据的导入、处理、输出的处理流程。 全书共10章。第1章为Pandas数据处理环境的搭建，第2章为使用Pandas对Excel数据读取与保存，第3章介绍与Pandas底层数据相关的NumPy库，第4章介绍了Pandas中DataFrame表格的增、删、改、查等常用操作，第5章介绍了对Series与DataFrame两种数据的运算、分支、遍历等处理，第6章介绍了字符串的各种清洗技术，第7章介绍时间戳与时间差数据的处理，第8章介绍Pandas中分层索引及与索引相关的操作，第9章介绍了对数据的分组处理及做数据透视表处理，第10章介绍了表格的数据结构转换，以及多表读取与保存。书中包含相应示例，不仅可以学会理论知识还可以灵活应用。 本书可作为Excel爱好者和数据分析初学者的入门
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Python简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强的包容性。本书展示了如何利用Python语言的强大功能，以*小的编程代价对数据进行提取、处理和分析。这一版除了介绍数据分析和Python基础知识、NumPy库和pandas库，使用pandas读写和处理数据，用matplotlib库实现数据可视化，用scikit-learn库进行机器学习，D3库嵌入和识别手写体数字，还新增了用TensorFlow进行深度学习，用NLTK分析文本数据，用OpenCV分析图像及实现计算机视觉等内容。
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