Python数据分析师必备指南:挖掘与分析
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更新于2024-07-25
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《Python for Data Analysis》是由Wes McKinney编著的一本专著,专注于介绍如何利用Python进行数据处理和分析。本书是2013年出版的第一版,版权由Wes McKinney持有,适用于教育、商业或销售推广用途。它在O'Reilly Media公司发行,该公司位于美国加利福尼亚州塞巴斯托波尔,同时提供在线版本供读者访问。
该书的核心内容覆盖了Python在数据分析领域的重要应用,包括但不限于数据清洗、数据转换、数据可视化、数据结构和算法、Pandas库的深入剖析,以及与NumPy、SciPy等其他科学计算库的集成。作者Wes McKinney以其深厚的专业背景和实践经验,为读者提供了一个全面而实用的指南,旨在帮助读者掌握如何利用Python进行高效的数据探索、处理和建模。
书中强调了Python语言的易用性和灵活性,特别是其Pandas库,它是基于NumPy构建的,使得数据操作变得直观且强大。Pandas的功能涵盖了数据读取(如CSV、Excel、SQL数据库等)、数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据重塑(如分组、聚合、透视表)和高级数据分析(如时间序列分析)等方面。
此外,《Python for Data Analysis》还涉及到了数据挖掘的基本概念和技术,展示了如何通过Python实现数据预处理、特征工程、模型构建和评估。对于那些希望在大数据时代提升数据分析技能的读者,这本书不仅是一本技术手册,也是一本实践指南,提供了丰富的实例和实战案例,帮助读者逐步掌握Python在数据科学中的核心角色。
在编写过程中,该书得到了Julie Steele和Meghan Blanchette两位编辑的专业支持,生产编辑Melanie Yarbrough确保了内容的流畅组织,而Teresa Exley担任了校对工作。封面设计由Karen Montgomery负责,内部设计则由David Futato呈现,插图出自Rebecca Demarest之手。本书的初版发布于2012年10月,并定期更新以反映最新的技术和工具发展。
《Python for Data Analysis》是一本不可或缺的数据分析入门和进阶教材,无论你是Python新手还是经验丰富的数据科学家,都能从中获益匪浅,提升Python在实际项目中的数据处理和分析能力。
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2014-02-18 上传
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2024-12-24 上传
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