利用python进行数据分析 订阅
《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书,作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。 展开全文
《利用Python进行数据分析》是2013年机械工业出版社出版的软硬件开发类图书,作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。
信息
作    者
Wes McKinney  [1]
定    价
89.00元
类    别
软硬件开发
书    名
利用Python进行数据分析
出版时间
2013-10-30
出版社
机械工业出版社
ISBN
9787111436737 [1]
版权方
北京华章图文信息有限公司
利用Python进行数据分析图书简介
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matpIotlib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。《利用Python进行数据分析》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。
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  • 利用python进行数据分析 pdf下载
    千次阅读
    2020-12-28 23:09:44

    利用Python进行数据分析pdf电子版是一本广受好评的Python实战指导参考图书,该书以大量案例分析为基本,全面系统地教你如何解决各类数据分析问题,有兴趣的朋友快来下载吧!

    利用Python进行数据分析电子书介绍

    《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时,它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用)。

    《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

    利用Python进行数据分析目录

    第1章 准备工作

    本书主要内容

    为什么要使用Python进行数据分析

    重要的Python库

    安装和设置

    社区和研讨会

    使用本书

    第2章 引言

    来自bit.ly的1.usa.gov数据

    MovieLens 1M数据集

    1880-2010年间全美婴儿姓名

    小结及展望

    第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境

    IPython基础

    内省

    使用命令历史

    IPython HTML Notebook

    利用IPython提高代码开发效率的几点提示

    高级IPython功能

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    利用python进行数据分析 链接:https://pan.baidu.com/s/1mFg7kB0WG6edKnhumMbbJg 提取码:6kos

    利用python进行数据分析

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  • 作 者 :(美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney)出版发行 : 北京:机械工业出版社 , 2018.07ISBN号 :978-7-111-60370-2页 数 : 480原书定价 : 119.00开本 : 16开主题词 : 统计分析-应用软件中图法分类号 : C819 ( ...

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    作 者 :(美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney)

    出版发行 : 北京:机械工业出版社 , 2018.07

    ISBN号 :978-7-111-60370-2

    页 数 : 480

    原书定价 : 119.00

    开本 : 16开

    主题词 : 统计分析-应用软件

    中图法分类号 : C819 ( 社会科学总论->统计学->统计方法->统计技术设备 )

    内容提要:本书由Pythonpandas项目创始人WesMcKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。第2版中的主要更新包括:所有的代码,包括把Python的教程更新到了Python3.6版本(第1版中使用的是Python2.7)更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引更新pandas库到2017年的新版新增一章,关于更多高级pan...本书由Pythonpandas项目创始人WesMcKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。第2版中的主要更新包括:所有的代码,包括把Python的教程更新到了Python3.6版本(第1版中使用的是Python2.7)更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引更新pandas库到2017年的新版新增一章,关于更多高级pandas工具和一些使用提示新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍

    参考文献格式 : (美)韦斯·麦金尼(Wes McKinney).利用Python进行数据分析 原书第2版[M].北京:机械工业出版社,2018.07.

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  • Python是目前数据科学领域的王者语言,众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法...针对这两类人员的需求,近期出版上市的《利用Python进行数据分析》第2版是很好的选择

    Python是目前数据科学领域的王者语言,众多科学家、工程师、分析师都使用它来完成数据相关的工作。由于Python具有简单易学、语法灵活的特点,很多需要处理数据的人士想要学习,主要有两大类:

    财经类、统计类背景人员,他们的日常工作有大量数据需要处理、分析,但对于学习使用计算机领域的编程语言Python又感到无从下手。

    一些想要学习Python的计算机人员,他们工作较忙,没有太多时间通过互联网去系统学习Python数据技术

    针对这两类人员的需求,近期出版上市的《利用Python进行数据分析》第2版是很好的选择。下面我们结合本书内容,大致介绍下如何利用Python进行数据分析。

    在这里插入图片描述
    01 Python数据分析流程及学习路径

    数据分析的流程概括起来主要是:读写、处理计算、分析建模和可视化四个部分。在不同的步骤中会用到不同的Python工具。每一步的主题也包含众多内容。
    在这里插入图片描述
    根据每个部分需要用到的工具,Python数据分析的学习路径如下:
    在这里插入图片描述
    02 利用Python读写数据

    Python读写数据,主要包括以下内容:

    我们以一小段代码来看:
    在这里插入图片描述
    可见,仅需简短的两三行代码即可实现Python读入EXCEL文件。

    03 利用Python处理和计算数据
    在这里插入图片描述
    在第一步和第二步,我们主要使用的是Python的工具库NumPy和pandas。其中,NumPy主要用于矢量化的科学计算,pandas主要用于表型数据处理。

    04 利用Python分析建模
    在这里插入图片描述
    在分析和建模方面,本书主要介绍了Statsmdels和Scikit-learn两个库。

    .Statsmodels允许用户浏览数据,估计统计模型和执行统计测试。可以为不同类型的数据和每个估算器提供广泛的描述性统计,统计测试,绘图函数和结果统计列表。

    Scikit-leran则是著名的机器学习库,可以迅速使用各类机器学习算法。

    05 利用Python数据可视化
    在这里插入图片描述
    数据可视化是数据工作中的一项重要内容,它可以辅助分析也可以展示结果。

    文章来源:网络 版权归原作者所有

    上文内容不用于商业目的,如涉及知识产权问题,请权利人联系小编,我们将立即处理

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利用python进行数据分析

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