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Python数据分析 (第3版·影印版)书籍详细信息

  • ISBN:9787576602500
  • 作者:暂无作者
  • 出版社:暂无出版社
  • 出版时间:2023-1
  • 页数:暂无页数
  • 价格:148.00元
  • 纸张:暂无纸张
  • 装帧:暂无装帧
  • 开本:暂无开本
  • 语言:未知
  • 丛书:暂无丛书
  • TAG:暂无
  • 豆瓣评分:暂无豆瓣评分

内容简介:

本书由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:

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作者介绍:

Wes McKinney,流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。一名活跃的演讲者,也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前在纽约从事软件架构师工作。

出版社信息:

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原文赏析:

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其它内容:

书籍介绍

本书由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。

书籍真实打分

故事情节:9分

人物塑造:9分

主题深度:8分

文字风格:5分

语言运用:9分

文笔流畅:3分

思想传递:8分

知识深度:8分

知识广度:4分

实用性:6分

章节划分:4分

结构布局:8分

新颖与独特:6分

情感共鸣:9分

引人入胜:9分

现实相关:5分

沉浸感:4分

事实准确性:8分

文化贡献:4分

网站评分

书籍多样性:3分

书籍信息完全性:3分

网站更新速度:5分

使用便利性:5分

书籍清晰度:5分

书籍格式兼容性:3分

是否包含广告:6分

加载速度:8分

安全性:6分

稳定性:8分

搜索功能:9分

下载便捷性:9分

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网友 瞿***香:非常好就是加载有点儿慢。

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网友 居***南:请问,能在线转换格式吗?

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网友 曾***文:五星好评哦

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