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Python和PySpark数据分析 详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。源代码下载地址见书封底二维码。
《Python和PySpark数据分析》有 14 章和 3 个附录，详细介绍了如何将PySpark 应用到日常的数据科学工作中。通过通俗易懂的示例，介绍了PySpark中的实用知识点和语法，使你能够轻松掌握PySpark的核心概念，并将其应用于实际工作中。在本书中，你将学习如何使用 PySpark 进行数据预处理、模型训练和评估等常见的数据科学任务。每个章节都以具体的示例和案例展示了 PySpark 在不同情景下的应用方法和技巧。通过实际操作，你将了解如何使用 PySpark 处理大规模数据集、构建复杂的数据处理流程以及应对常见的数据质量和性能挑战。
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上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，本书是读者优选！ 本书是一本全面的从入门到实践的Python编程教程，带领读者快速掌握编程基础知识、编写出能解决实际问题的代码并开发复杂项目。 书中内容分为基础篇和实战篇两部分。基础篇介绍基本的编程概念，如列表、字典、类和循环，并指导读者编写整洁且易于理解的代码。另外还介绍了如何让程序能够与用户交互，以及如何在代码运行前进行测试。实战篇介绍如何利用新学到的知识开发功能丰富的项目：2D游戏《外星人入侵》，数据可视化实战，Web应用程序。
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利用Python进行数据分析 原书第3版 Python数据分析经典畅销书全新升级，第1版+第2版的中文版累计销售近30万册！
适读人群 ：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。 本书第1版出版于2012年，彼时基于Python的开源数据分析库（例如pandas）仍然是一个发展迅速的新事物，本书也成为该领域排名No1的经典畅销书，前两版中文版累计销售近30万册。 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
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