利用Python进行数据分析 2025 pdf epub mobi 电子书

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利用Python进行数据分析 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2025-03-27

利用Python进行数据分析 2025 pdf epub mobi 电子书

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利用Python进行数据分析电子书读后感

评分☆☆☆☆☆

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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出版者:机械工业出版社

作者:Wes McKinney

出品人:

页数:464

译者:唐学韬

出版时间:2013-11-18

价格:89.00

装帧:平装

isbn号码:9787111436737

丛书系列:

图书标签: 数据分析 python Python 数据分析/挖掘数据挖掘编程计算机机器学习

利用Python进行数据分析 2025 pdf epub mobi 电子书图书描述

【名人推荐】

“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”

——Fernando Pérez　加州大学伯克利分校研究科学家， IPython的创始人之一

【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？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种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学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

•学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。

•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。

•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

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利用Python进行数据分析 2025 pdf epub mobi 用户评价

评分☆☆☆☆☆

pandas库的操作指南，结合ipython；不过数据分析的坑太大了，其重点不再编程语言上，我还是老老实实学python后端吧

评分☆☆☆☆☆

pandas库的操作指南，结合ipython；不过数据分析的坑太大了，其重点不再编程语言上，我还是老老实实学python后端吧

评分☆☆☆☆☆

工具书，所以不好用实际场景下都是直接去查谷歌来得更快，因为书里只涉及到了基础的一些东西，工作场景下问题多了去了

评分☆☆☆☆☆

读完一个月以后才来标，把自己关在星巴克大概2.5周时间一点点啃下来的。一边读一边认真笔记、敲代码试例子、上网查各种函数里的参数的用法。作者就是Pandas的主要作者，对于我这种一点代码背景都没有的人来说，好像也没有更好的学习方法。到实战能用还得2周。但能看懂别人写的算法例子了。

评分☆☆☆☆☆

向译者致敬，如果所有人在译书时都能亲自敲一遍代码再多点探索精神，中国的计算机启蒙书市场就不会一片灾难了。其实每个python第三方库的原始开发者都能出来现身说法一下，应该比随便什么人出本说明书就讲讲用法好得多，更何况能基于python标准库开发第三方库，功底也定然深厚，这本身也是书质量过关的保证，这点从numpy高级用法一章和附录A很容易感受到（我这种自学草民表示认识被刷新），有的时候why比how重要。现在看来pandas的初衷是做金融数据分析吧，时间数据的处理相当厉害。

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