发表于2024-11-25
包郵 利用Python進行數據分析|3768783 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
書[0名0]: | 利用Python進行數據分析|3768783 |
圖書定價: | 89元 |
圖書作者: | Wes McKinney |
齣版社: | [1機1] 械工業齣版社 |
齣版日期: | 2014/1/1 0:00:00 |
ISBN號: | 9787111436737 |
開本: | 16開 |
頁數: | 451 |
版次: | 1-1 |
作者簡介 |
Wes McKinney 資深數據分析專傢,對各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)都有深入研究,並在[0大0]量的實踐中積纍瞭豐富的經驗。撰寫瞭[0大0]量與Python數據分析相關的經典文章,被各[0大0]技術社區爭相轉載,是Python和開源技術社區公認的人物之一。開發瞭用於數據分析的著[0名0]開源Python庫——pandas,廣獲用戶好[0評0]。在創建Lambda Foundry(一傢緻力於企業數據分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析師。 |
內容簡介 |
還在苦苦尋覓用Python控製、處理、整理、分析結構化數據的完整課程?《利用Python進行數據分析》含有[0大0]量的實踐案例,你將[0學0][0會0]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據分析問題。 由於作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者,所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科[0學0]計算實踐指南。本書適閤剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科[0學0]計算的Python程序員。 ·將IPython這個交互式Shell作為你的[0首0]要開發環境。 ·[0學0]習NumPy(Numerical Python)的基礎和高級[0知0]識。 ·從pandas庫的數據分析工具開始。 ·利用高性能工具對數據進行加載、清理、轉換、閤並以及重塑。 ·利用matplotlib創建散點圖以及靜態或交互式的可視化結果。 ·利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。 ·處理各種各樣的時間序列數據。 ·通過詳細的案例[0學0]習如何解決Web分析、社[0會0]科[0學0]、金融[0學0]以及經濟[0學0]等[0領0]域的問題。 |
目錄 |
《利用Python進行數據分析》 前言 1 [0第0]1章 準備工作 5 本書主要內容 5 為什麼要使用Python進行數據分析 6 重要的Python庫 7 安裝和設置 10 社區和研討[0會0] 16 使用本書 16 緻謝 18 [0第0]2章 引言 20 來自bit.ly的1.usa.gov數據 21 MovieLens 1M數據集 29 1880—2010年間全美嬰兒姓[0名0] 35 小結及展望 47 [0第0]3章 IPython:一種交互式計算和開發環境 48 IPython基礎 49 內省 51 使用命令曆[0史0] 60 與操作係統交互 63 軟件開發工具 66 IPython HTML [0No0]tebook 75 利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示 77 高級IPython功能 79 緻謝 81 [0第0]4章 NumPy基礎:數組和矢量計算 82 NumPy的ndarray:一種多維數組對象 83 通用函數:快速的元素級數組函數 98 利用數組進行數據處理 100 用於數組的文件輸入輸齣 107 綫性代數 109 隨 [1機1] 數生成 111 範例:隨 [1機1] 漫步 112 [0第0]5章 pandas入門 115 pandas的數據結構介紹 116 基本功能 126 匯總和計算描述統計 142 處理缺失數據 148 層次化索引 153 其他有關pandas的話題 158 [0第0]6章 數據加載、存儲與文件格式 162 讀寫文本格式的數據 162 二進製數據格式 179 使用HTML和Web API 181 使用數據庫 182 [0第0]7章 數據規整化:清理、轉換、閤並、重塑 186 閤並數據集 186 重塑和軸嚮鏇轉 200 數據轉換 204 字符串操作 217 示例:USDA食[0品0]數據庫 224 [0第0]8章 繪圖和可視化 231 matplotlib API入門 231 pandas中的繪圖函數 244 繪製地圖:圖形化顯示海地地震危 [1機1] 數據 254 Python圖形化工具生態係統 260 [0第0]9章 數據聚閤與分組運算 263 GroupBy技術 264 數據聚閤 271 分組級運算和轉換 276 透視錶和交叉錶 288 示例:2012聯邦選舉委員[0會0]數據庫 291 [0第0]10章 時間序列 302 日期和時間數據類型及工具 303 時間序列基礎 307 日期的範圍、頻率以及移動 311 時區處理 317 時期及其算術運算 322 重采樣及頻率轉換 327 時間序列繪圖 334 移動窗口函數 337 性能和內存使用方麵的注意事項 342 [0第0]11章 金融和經濟數據應用 344 數據規整化方麵的話題 344 分組變換和分析 355 更多示例應用 361 [0第0]12章 NumPy高級應用 368 ndarray對象的內部 [1機1] 理 368 高級數組操作 370 廣播 378 ufunc高級應用 383 結構化和記錄式數組 386 更多有關排序的話題 388 NumPy的matrix類 393 高級數組輸入輸齣 395 性能建議 397 附錄A Python語言精要 401 |
編輯推薦 |
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