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Wes McKinney 著,唐学韬 译
店铺: 互动创新图书专营店 出版社: 机械工业出版社 ISBN:9787111436737 商品编码:27157641755 丛书名: O’Reilly精品图书系列 出版时间:2014-01-01 页数:451
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图书介绍
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Wes McKinney 著,唐学韬 译
店铺: 互动创新图书专营店 出版社: 机械工业出版社 ISBN:9787111436737 商品编码:27157641755 丛书名: O’Reilly精品图书系列 出版时间:2014-01-01 页数:451
书[0名0]: | 利用Python进行数据分析|3768783 |
图书定价: | 89元 |
图书作者: | Wes McKinney |
出版社: | [1机1] 械工业出版社 |
出版日期: | 2014/1/1 0:00:00 |
ISBN号: | 9787111436737 |
开本: | 16开 |
页数: | 451 |
版次: | 1-1 |
作者简介 |
Wes McKinney 资深数据分析专家,对各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)都有深入研究,并在[0大0]量的实践中积累了丰富的经验。撰写了[0大0]量与Python数据分析相关的经典文章,被各[0大0]技术社区争相转载,是Python和开源技术社区公认的人物之一。开发了用于数据分析的著[0名0]开源Python库——pandas,广获用户好[0评0]。在创建Lambda Foundry(一家致力于企业数据分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析师。 |
内容简介 |
还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?《利用Python进行数据分析》含有[0大0]量的实践案例,你将[0学0][0会0]如何利用各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科[0学0]计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科[0学0]计算的Python程序员。 ·将IPython这个交互式Shell作为你的[0首0]要开发环境。 ·[0学0]习NumPy(Numerical Python)的基础和高级[0知0]识。 ·从pandas库的数据分析工具开始。 ·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 ·利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 ·利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 ·处理各种各样的时间序列数据。 ·通过详细的案例[0学0]习如何解决Web分析、社[0会0]科[0学0]、金融[0学0]以及经济[0学0]等[0领0]域的问题。 |
目录 |
《利用Python进行数据分析》 前言 1 [0第0]1章 准备工作 5 本书主要内容 5 为什么要使用Python进行数据分析 6 重要的Python库 7 安装和设置 10 社区和研讨[0会0] 16 使用本书 16 致谢 18 [0第0]2章 引言 20 来自bit.ly的1.usa.gov数据 21 MovieLens 1M数据集 29 1880—2010年间全美婴儿姓[0名0] 35 小结及展望 47 [0第0]3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 48 IPython基础 49 内省 51 使用命令历[0史0] 60 与操作系统交互 63 软件开发工具 66 IPython HTML [0No0]tebook 75 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 77 高级IPython功能 79 致谢 81 [0第0]4章 NumPy基础:数组和矢量计算 82 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 83 通用函数:快速的元素级数组函数 98 利用数组进行数据处理 100 用于数组的文件输入输出 107 线性代数 109 随 [1机1] 数生成 111 范例:随 [1机1] 漫步 112 [0第0]5章 pandas入门 115 pandas的数据结构介绍 116 基本功能 126 汇总和计算描述统计 142 处理缺失数据 148 层次化索引 153 其他有关pandas的话题 158 [0第0]6章 数据加载、存储与文件格式 162 读写文本格式的数据 162 二进制数据格式 179 使用HTML和Web API 181 使用数据库 182 [0第0]7章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑 186 合并数据集 186 重塑和轴向旋转 200 数据转换 204 字符串操作 217 示例:USDA食[0品0]数据库 224 [0第0]8章 绘图和可视化 231 matplotlib API入门 231 pandas中的绘图函数 244 绘制地图:图形化显示海地地震危 [1机1] 数据 254 Python图形化工具生态系统 260 [0第0]9章 数据聚合与分组运算 263 GroupBy技术 264 数据聚合 271 分组级运算和转换 276 透视表和交叉表 288 示例:2012联邦选举委员[0会0]数据库 291 [0第0]10章 时间序列 302 日期和时间数据类型及工具 303 时间序列基础 307 日期的范围、频率以及移动 311 时区处理 317 时期及其算术运算 322 重采样及频率转换 327 时间序列绘图 334 移动窗口函数 337 性能和内存使用方面的注意事项 342 [0第0]11章 金融和经济数据应用 344 数据规整化方面的话题 344 分组变换和分析 355 更多示例应用 361 [0第0]12章 NumPy高级应用 368 ndarray对象的内部 [1机1] 理 368 高级数组操作 370 广播 378 ufunc高级应用 383 结构化和记录式数组 386 更多有关排序的话题 388 NumPy的matrix类 393 高级数组输入输出 395 性能建议 397 附录A Python语言精要 401 |
编辑推荐 |
《利用Python进行数据分析》适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科[0学0]计算的Python程序员。将IPython这个交互式Shell作为你的[0首0]要开发环境。 |
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