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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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书籍摘录:
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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
下载点评
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下载评价
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网友 家***丝:好6666666
网友 戈***玉:特别棒
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