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    資料 | 利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

    本文作者: AI研習(xí)社 2020-05-18 10:06
    導(dǎo)語:“科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析社區(qū)已經(jīng)等待這本書很多年了:大量具體的實(shí)踐建議,以及大量綜合應(yīng)用方法。本書在未來幾年里肯定會(huì)成為Python領(lǐng)域中技術(shù)計(jì)算的權(quán)威指南。”

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    資料 | 利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析


    以下內(nèi)容節(jié)選自豆瓣:

    內(nèi)容簡介  · · · · · ·

    【名人推薦】

    “科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析社區(qū)已經(jīng)等待這本書很多年了:大量具體的實(shí)踐建議,以及大量綜合應(yīng)用方法。本書在未來幾年里肯定會(huì)成為Python領(lǐng)域中技術(shù)計(jì)算的權(quán)威指南。”

    ——Fernando Pérez 加州大學(xué)伯克利分校 研究科學(xué)家, IPython的創(chuàng)始人之一

    【內(nèi)容簡介】

    還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的完整課程?本書含有大量的實(shí)踐案例,你將學(xué)會(huì)如何利用各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解決各式各樣的數(shù)據(jù)分析問題。

    由于作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者,所以本書也可以作為利用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的科學(xué)計(jì)算實(shí)踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學(xué)計(jì)算的Python程序員。

    ?將IPython這個(gè)交互式Shell作為你的首要開發(fā)環(huán)境。

    ?學(xué)習(xí)NumPy(Numerical Python)的基礎(chǔ)和高級(jí)知識(shí)。

    ?從pandas庫的數(shù)據(jù)分析工具開始。

    ?利用高性能工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清理、轉(zhuǎn)換、合并以及重塑。

    ?利用matplotlib創(chuàng)建散點(diǎn)圖以及靜態(tài)或交互式的可視化結(jié)果。

    ?利用pandas的groupby功能對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊和匯總操作。

    ?處理各種各樣的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。

    ?通過詳細(xì)的案例學(xué)習(xí)如何解決Web分析、社會(huì)科學(xué)、金融學(xué)以及經(jīng)?濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的問題。


    作者簡介  · · · · · ·

    Wes McKinney 資深數(shù)據(jù)分析專家,對(duì)各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的實(shí)踐中積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。撰寫了大量與Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)的經(jīng)典文章,被各大技術(shù)社區(qū)爭(zhēng)相轉(zhuǎn)載,是Python和開源技術(shù)社區(qū)公認(rèn)的權(quán)威人物之一。開發(fā)了用于數(shù)據(jù)分析的著名開源Python庫——pandas,廣獲用戶好評(píng)。在創(chuàng)建Lambda Foundry(一家致力于企業(yè)數(shù)據(jù)分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析師。

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