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Python for Data Analysis

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Python for Data Analysis pdf epub mobi 著者簡介

Wes McKinney 資深數據分析專傢,對各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,並在大量的實踐中積纍瞭豐富的經驗。撰寫瞭大量與Python數據分析相關的經典文章,被各大技術社區爭相轉載,是Python和開源技術社區公認的權威人物之一。開發瞭用於數據分析的著名開源Python庫——pandas,廣獲用戶好評。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。


Python for Data Analysis pdf epub mobi 圖書描述

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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發表於2024-11-24

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Python for Data Analysis pdf epub mobi 讀後感

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每一個數據分析師或是數據科學傢都使用各自不同的技術棧。即使同樣使用Python做為主力數據分析語言,每個人會用到的工具組閤也不盡相同。 但不管怎麼說,對於希望使用python來進行數據分析工作的人來說,學習iPython,NumPy,pandas,matpotlib這個組閤是一個目前看來怎麼都不...  

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這本書的作者就是pandas的開發者,全書以numpy為基礎、按照數據分析的工作流程,詳細介紹瞭如何使用pandas進行數據分析。每一章節最後一部分一般是一個數據分析的project,並且書中每一個小功能幾乎都附上瞭相應代碼說明,是一部名副其實的python數據分析cookbook。 另外,這本...  

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出版者:O'Reilly Media
作者:Wes McKinney
出品人:
頁數:466
譯者:
出版時間:2012-11-1
價格:USD 39.99
裝幀:Paperback
isbn號碼:9781449319793
叢書系列:

圖書標籤: 數據分析  python  Python  數據挖掘  機器學習  編程  計算機  MachineLearning   


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Python for Data Analysis pdf epub mobi 用戶評價

評分

基本上就是pandas的tutorial

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僅浮光掠影地翻瞭一下,相對於R的cohesiveness,Python明顯要散亂一些,不過還是那句話,工具不能成為最重要的考量。把數據分析歸為整個開發過程的一部分後,Python的優勢會更明顯。

評分

還可以

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基本上就是pandas的tutorial

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看文檔就可以瞭

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