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Python数据分析实战 从Excel轻松入门Pandas 曾贤志 清华大学出版社 Pandas技术数据做整理分析数据导
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Python数据分析实战 [意]内利（Fabio Nelli） 著；杜春晓 译【速开发票，优质售后，支持7天无理由退换】 【正版】
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Python数据分析实战第2版 法比奥·内利 人民邮电出版社 9787115522023
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1.知识点案例化，将不同分析方法融入案例中，培养读者的数据思维。2.基于完整的数据分析流程，呈现多种业务场景的应用。3.双色印刷，精彩呈现代码与知识要点。4.更有基于chatGPT的数据分析实践。
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Python数据分析实战 内利 人民邮电出版社 9787115432209
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本书以数据分析流程为主线，按照“理论+方法+示例+实战”的设计思路，通过阐述理论知识帮助读者理解数据分析的相关原理、概念及术语； 通过操作方法帮助读者将知识和应用相结合； 通过多个操作示例帮助读者提升实践能力； 通过综合实战案例帮助读者综合运用所学知识解决具体问题。通过本书的学习，读者可以梳理出一条清晰的数据分析学习路线图。本书提供132个知识点示例，19个实战案例。本书配套资源丰富，包括教学大纲、教学课件、电子教案、程序源码、教学进度表、在线题库、习题答案和650分钟的微课视频。
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Python数据分析实战——从Excel轻松入门Pandas 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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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【书】Python数据分析实战 *二2版 利用进行Python数据分析 深入浅出数据分析 人工智能 计算机视觉 自然语言
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Python数据分析实战(第2版) 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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Python数据分析实战 第2版 尽览数据分析全貌 用Python新工具和技术进行数据分析 包含深度学习、计算机视觉、自然语言处理、气象分析等热门内容 轻松驾驭大数据
Python提供了数据处理平台，拥有丰富的库，其算法的实现更具创新性，还能跟很多语言对接。这些特点使得Python在信息处理、管理和检索方面尤为出众。此外，Python还能用作脚本、操作数据库以及开发Web应用，这大大扩展了数据分析的应用场景。本书深入探究大量真实的Python数据分析案例，详细阐述如何利用Python及其衍生工具处理和分析数据，将理论与实践相结合，带领读者开启数据分析之旅。 阅读完本书，你将学到： -数据分析和Python基础知识 -NumPy库和pandas库简介 -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 -用TensorFlow库进行深度学习 -用Jupyter Notebook分析气象数据 -Jupyter Notebook内嵌D3库 -用scikit-learn和TensorFlow识别手写体数字 -用NLTK分析文本数据 -用OpenCV分析图像及实现计算机视觉
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Python数据分析实战 【正版保证】 【店主推荐，正版书放心购买，可开发票】
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、可视化和机器学习的等领域。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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Python数据分析实战 [印尼]伊凡·伊德里斯（Ivan Idris） 机械工业出版社 【速开发票，此书为单本而非一套，支持7天无理由退换】
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