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内容简介:
本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney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。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到:使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算;学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性;入门pandas库中的数据分析工具;使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑;使用matplotlib创建富含信息的可视化;将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总;分析并操作规则和不规则的时间序列数据;利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。
书籍目录:
《Python数据分析:第3版:英文》目录参见目录图
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书籍真实打分
故事情节:8分
人物塑造:7分
主题深度:8分
文字风格:3分
语言运用:9分
文笔流畅:3分
思想传递:6分
知识深度:4分
知识广度:9分
实用性:4分
章节划分:8分
结构布局:5分
新颖与独特:4分
情感共鸣:5分
引人入胜:6分
现实相关:6分
沉浸感:7分
事实准确性:7分
文化贡献:3分