Python for Data Analysis 2025 pdf epub mobi 电子书

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Python for Data Analysis 2025 pdf epub mobi 电子书著者简介

Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。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。

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发表于2025-01-24

Python for Data Analysis 2025 pdf epub mobi 电子书

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Python for Data Analysis 电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

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一年前看过这本书，当时我还是一个Python小白，因为没有编程基础，连基本的语法都不会。所以最开始看这本书，就在第二章Ipython编译器这里卡了很久。在网上搜索各种信息后，安装了Anaconda3和jupyter notebook后，算是可以实现书的程序了。然而，在第一章里就有部分语法是不...

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中文翻译（非官方）在线阅读：[https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f] EPUB：[https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/files/1693923/Python.SeanCheney.zip] =============================================================================

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书的内容不错，很适合做量化建模工具书，但是这个翻译真是不敢恭维，有些地方翻译的语句不通，有些地方直接译错了，比如刚才看到第220页写的“通常，我们不会使用DataFrame中一个或多个列作为行索引”，感觉这话说反了，看了一下英文原版电子版，原文是“It‘s not unusual to ...

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出版者:O'Reilly Media

作者:Wes McKinney

出品人:

页数:466

译者:

出版时间:2012-11-1

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781449319793

丛书系列:

图书标签: 数据分析 python Python 数据挖掘机器学习编程计算机 MachineLearning

Python for Data Analysis 2025 pdf epub mobi 电子书图书描述

Finding great data analysts is difficult. Despite the explosive growth of data in industries ranging from manufacturing and retail to high technology, finance, and healthcare, learning and accessing data analysis tools has remained a challenge. This pragmatic guide will help train you in one of the most important tools in the field - Python. Filled with practical case studies, Python for Data Analysis demonstrates the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data with Python. It also serves as a modern introduction to scientific computing in Python for data-intensive applications. Learn about the growing field of data analysis from an expert in the community. Learn everything you need to start doing real data analysis work with Python Get the most complete instruction on the basics of the "modern scientific Python platform" Learn from an insider who builds tools for the scientific stack Get an excellent introduction for novices and a wealth of advanced methods for experienced analysts

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