本書(shū)由Python pandas項(xiàng)目的創(chuàng)立者Wes McKinney撰寫(xiě)，是一本實(shí)用、現(xiàn)代的Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具讀物，適合新入門(mén)的Python分析師和剛接觸數(shù)據(jù)科學(xué)及科學(xué)計(jì)算的Python程序員。數(shù)據(jù)文件和相關(guān)材料在Github上可以獲得。
* 將IPython shell和Jupyter Notebook用于探索式計(jì)算
* 學(xué)習(xí)NumPy(Numerical Python)的基礎(chǔ)和高級(jí)特性
* 通過(guò)pandas庫(kù)中的數(shù)據(jù)分析工具入門(mén)
* 使用靈活的工具裝載、清洗、轉(zhuǎn)換、合并和整形數(shù)據(jù)
* 用matplotlib創(chuàng)建信息可視化
* 應(yīng)用pandas groupby功能將數(shù)據(jù)集切片、切塊和匯總
* 分析和操縱規(guī)整和不規(guī)整時(shí)間序列數(shù)據(jù)
* 通過(guò)全面詳細(xì)的實(shí)例學(xué)習(xí)如何解決真實(shí)世界的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題
“作為在Python數(shù)據(jù)生態(tài)中已成經(jīng)典的著作，這本新版更新了能提升其獨(dú)特價(jià)值的多個(gè)領(lǐng)域，從Python 3.6到新的pandas特性。通過(guò)闡釋Python數(shù)據(jù)工具的原理和方法，本書(shū)幫助讀者以新穎而富有創(chuàng)造性的途徑學(xué)習(xí)如何有效利用它們。這是任何現(xiàn)代數(shù)據(jù)密集型計(jì)算庫(kù)的關(guān)鍵部分。
獲得關(guān)于用Python語(yǔ)言操縱、處理、清洗和壓縮數(shù)據(jù)集的完整介紹。這本容易上手的指南第二版為Python 3.6而升級(jí)，其中包括一些實(shí)用的案例研究，展示了如何有效解決各種數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。你將從中學(xué)到新版pandas、NumPy、IPython和Jupyter的處理方法。
Wes McKinney是流行開(kāi)源Python數(shù)據(jù)分析庫(kù)pandas的創(chuàng)立者。他是一位公共演講者和開(kāi)源Python及C++開(kāi)發(fā)者，活躍于Python數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)和Apache軟件基金會(huì)。他在紐約從事軟件架構(gòu)師工作。
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