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2024-05-15

Python for Data Analysis 2024 pdf epub mobi 电子书

喜欢 Python for Data Analysis 电子书的读者还喜欢

Python for Data Analysis 电子书读后感

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...

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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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最近这一年来，一直在纠结于各种编程语言，从硕士的matlab到R，然后是perl, shell, awk和sed。最后碰到一个做生物实验的访问学者，和我说他都用python分析数据，好吧，看来python我是得必须学了。这本书主要讲了两个东西numpy和pandas，本质上就是R的vector和dataframe。由于...

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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...

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這本書的作者是 Pandas 模塊的開發者。整本書裏的內容基本上也都是圍繞着 Pandas 這個 Python 的數據分析模塊展開的。中間還夾雜了 Numpy 和 Scipy 的一些科學計算功能的介紹。整本書比較工具化，看書名就知道。主要介紹的是數據分析時怎麼運用Python。所以如果你期望看到一...

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出版者:O'Reilly Media

作者:Wes McKinney

出品人:

页数:550

译者:

出版时间:2017-9-25

价格:USD 49.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491957660

丛书系列:

图书标签: 数据分析 Python python 机器学习编程 Data_Analytics 数据挖掘计算机

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

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Python for Data Analysis 2024 pdf epub mobi 用户评价

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time series 那章感觉不错，但是整体比较像cookbook, 没有什么高端例子，不知道是不是因为还没有正式定稿的缘故..

评分☆☆☆☆☆

本书定位还是一本工具书，介绍了数据处理的各种技术细节，基本没有涉及到回归和假设检验等一些更深入的统计分析方法。作者作为开发`numpy`和`pandas`的核心成员，对工具的熟悉程度自不用说，但是知识点细碎很难一下子记住（倒不如说`numpy`和`pandas`本身就让人觉得很迷）。十四章提供了很多具体的案例，基本囊括了定量数据处理的大多数情况，但是只是罗列技术，光看这本没法掌握具体的分析思路。

评分☆☆☆☆☆

粗略地过了一遍，不愧是 Pandas 创始人写的，专业性很强，只是有点太枯燥了。

评分☆☆☆☆☆

the bible for using python for data analysis , best ever.

评分☆☆☆☆☆

给后面同学的客观参考：1. 这是一本工具书，比较像字典，而不是教读者怎么做数据分析 2. 可以说是一本pandas字典 3. 学习方法应该是项目导向，不懂的时候来看这本书。对着书敲代码，过两天就忘

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