《Python for Data Analysis》是由Python pandas项目的创始人Wes McKinney亲笔编撰的一本权威指南,专为那些希望使用Python进行数据操作、处理、清洗和整理的读者设计。本书的核心内容围绕着Python的数据分析工具,特别是pandas、NumPy和IPython的使用,旨在帮助读者掌握这些工具在实际工作中的应用。 在第二版中,Wes McKinney针对Python 3.6进行了全面的更新,确保了内容与最新的编程环境保持同步。这版书籍特别关注了新版的pandas库,它提供了高效的数据结构和数据操作功能,使得数据清洗和转换变得更为便捷。同时,NumPy作为Python科学计算的基础库,也得到了详尽的介绍,它在处理数组和矩阵运算方面发挥着关键作用。 IPython和Jupyter Notebook的加入,进一步增强了代码交互性和可读性,使得数据分析过程更为直观且易于分享。书中通过大量的实际案例,引导读者逐步掌握如何运用这些工具解决实际的数据分析问题,无论是数据清洗、数据可视化,还是构建复杂的统计模型,都能找到适用的方法和技巧。 本书适合数据分析初学者和已有一定Python基础的开发者,无论你是数据科学家、数据工程师,还是商业分析师,都能从中受益。无论是对于数据预处理、数据探索性分析,还是数据可视化,这本书都提供了丰富的实践经验和理论指导。此外,版权信息表明,这本书享有2018年及后续的版权保护,强调了知识产权的尊重,并指出除了纸质版,O'Reilly Media还提供了在线版本供教育、商务或销售推广使用。 《Python for Data Analysis》是一本不可多得的数据分析入门和进阶教材,它不仅深入浅出地讲解了Python在数据处理领域的核心工具,而且通过实战案例帮助读者迅速提升数据分析能力。对于任何寻求在数据驱动的世界中取得成功的人来说,这本书都是一个重要的学习资源。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10751974/bg10.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10751974/bg11.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10751974/bg12.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10751974/bg13.jpg)
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/10751974/bg14.jpg)
剩余540页未读,继续阅读
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![azw3](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/default.jpg!1)
- 粉丝: 1
- 资源: 2
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- 新型矿用本安直流稳压电源设计:双重保护电路
- 煤矿掘进工作面安全因素研究:结构方程模型
- 利用同位素位移探测原子内部新型力
- 钻锚机钻臂动力学仿真分析与优化
- 钻孔成像技术在巷道松动圈检测与支护设计中的应用
- 极化与非极化ep碰撞中J/ψ的Sivers与cos2φ效应:理论分析与COMPASS验证
- 新疆矿区1200m深孔钻探关键技术与实践
- 建筑行业事故预防:综合动态事故致因理论的应用
- 北斗卫星监测系统在电网塔形实时监控中的应用
- 煤层气羽状水平井数值模拟:交替隐式算法的应用
- 开放字符串T对偶与双空间坐标变换
- 煤矿瓦斯抽采半径测定新方法——瓦斯储量法
- 大倾角大采高工作面设备稳定与安全控制关键技术
- 超标违规背景下的热波动影响分析
- 中国煤矿选煤设计进展与挑战:历史、现状与未来发展
- 反演技术与RBF神经网络在移动机器人控制中的应用
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)