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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。
网站评分
书籍多样性:4分
书籍信息完全性:6分
网站更新速度:5分
使用便利性:7分
书籍清晰度:3分
书籍格式兼容性:3分
是否包含广告:8分
加载速度:3分
安全性:6分
稳定性:6分
搜索功能:9分
下载便捷性:6分
下载点评
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下载评价
- 网友 利***巧:
差评。这个是收费的
- 网友 焦***山:
不错。。。。。
- 网友 师***怡:
说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
- 网友 养***秋:
我是新来的考古学家
- 网友 国***舒:
中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
- 网友 权***颜:
下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的
- 网友 通***蕊:
五颗星、五颗星,大赞还觉得不错!~~
- 网友 隗***杉:
挺好的,还好看!支持!快下载吧!
- 网友 冯***卉:
听说内置一千多万的书籍,不知道真假的
- 网友 沈***松:
挺好的,不错
- 网友 孔***旋:
很好。顶一个希望越来越好,一直支持。
- 网友 常***翠:
哈哈哈哈哈哈
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:3分
主题深度:7分
文字风格:5分
语言运用:3分
文笔流畅:8分
思想传递:8分
知识深度:4分
知识广度:3分
实用性:3分
章节划分:3分
结构布局:9分
新颖与独特:3分
情感共鸣:3分
引人入胜:4分
现实相关:9分
沉浸感:4分
事实准确性:3分
文化贡献:9分