Python for Data Analysis 2024 pdf epub mobi 电子书

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Python for Data Analysis 2024 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2024-12-29

Python for Data Analysis 2024 pdf epub mobi 电子书

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Python for Data Analysis 电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

看了小部分，翻译文笔还比较顺畅，具体有没错误暂没注意到。原作者写的还到位。Python在网络与科学计算等领域的发展风生水起，得益于开源，无论是Numpy, Pandas, Scipy, Matplotlib, Scikit-learn, NLTK, 还是Django.

评分☆☆☆☆☆

作者对于利用Python进行数据分析有着很丰富的经验，因此写出的书也是深入浅出，让人很容易就能看懂，尤其是在我看过Python学习手册后再看，基本都能看懂。其中译者的翻译非常值得称道，堪称良心之作，非常的用心。感谢Python社区的无私奉献的程序员们，也感谢我们有这么好的...

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者就是pandas的开发者，全书以numpy为基础、按照数据分析的工作流程，详细介绍了如何使用pandas进行数据分析。每一章节最后一部分一般是一个数据分析的project，并且书中每一个小功能几乎都附上了相应代码说明，是一部名副其实的python数据分析cookbook。另外，这本...

评分☆☆☆☆☆

对第二版的翻译已无力吐槽，错误太明显。比如下图句子的in-place意思明明是原地修改，译者非要翻译成原对象，感觉译者计算机的基本素养有待提高，如果知道排序算法中的原地排序就不会这样翻译了，阅读时最好准备好英文版，遇到不通的地方翻阅一下英文版结合代码就可以了。或者...

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出版者:O'Reilly Media

作者:Wesly McKinney

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2013-6-16

价格:0

装帧:Paperback

isbn号码:9781549329784

丛书系列:

图书标签: Python 数据分析 python大数据分析 Python基础教程计算机编程 python python培训

Python for Data Analysis 2024 pdf epub mobi 电子书图书描述

这本书主要是用 pandas 连接 SciPy 和 NumPy，用pandas做数据处理是Pycon2012上一个很热门的话题。另一个功能强大的东西是Sage，它将很多开源的软件集成到统一的 Python 接口。

Python for Data Analysis is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you’ll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language.

Written by Wes McKinney, the main author of the pandas library, this hands-on book is packed with practical cases studies. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to scientific computing.

Use the IPython interactive shell as your primary development environment

Learn basic and advanced NumPy (Numerical Python) features

Get started with data analysis tools in the pandas library

Use high-performance tools to load, clean, transform, merge, and reshape data

Create scatter plots and static or interactive visualizations with matplotlib

Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets

Measure data by points in time, whether it’s specific instances, fixed periods, or intervals

Learn how to solve problems in web analytics, social sciences, finance, and economics, through detailed examples

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