- 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
-
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 百度云-利用Python进行数据分析 原书第2版.pdf
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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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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。
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。
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:
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:
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
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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