Python 3.6数据分析实战:Pandas与Numpy应用
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更新于2024-07-19
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《Python for Data Analysis, 2nd Edition》是Wes McKinney所著的一本实用指南,该书专注于使用Python进行数据处理、清洗、分析和计算。作为pandas项目的创始人,麦金尼在这本书中为读者提供了一套现代的数据科学工具集。该书面向两种读者群体:初次接触Python的数据分析师,以及对数据科学和科学计算感兴趣的Python程序员。
这本书的核心内容包括以下几个部分:
1. **IPython Shell和Jupyter Notebook**:作者指导读者如何利用这些交互式环境进行探索性计算,通过它们可以方便地执行代码、分析数据和创建文档。
2. **NumPy**:深入学习这个强大的数值计算库,无论是基本操作还是高级特性,都为数据分析提供了坚实的基础。
3. **pandas**:本书详细介绍了如何使用pandas库,包括数据加载、清洗、转换、合并和重塑等关键步骤。pandas的核心功能如DataFrame和Series将被深入探讨,帮助读者高效地处理数据。
4. **数据可视化**:通过matplotlib,读者将学习如何创建有吸引力且信息丰富的图表,以便更好地理解和传达数据洞察。
5. **groupby** 功能:理解并掌握pandas的groupby方法,这是数据分组和聚合的重要工具,用于对数据进行切片、分析和汇总。
6. **时间序列分析**:书中还会涉及如何处理和分析规则和不规则的时间序列数据,这对于金融、气象等领域尤其有用。
7. **实际应用示例**:作者通过详尽的案例研究,展示如何解决实际数据分析问题,让读者能够将理论知识转化为实际技能。
《Python for Data Analysis, 2nd Edition》不仅适合初学者入门,也适合有一定经验的开发人员提升数据分析能力。此外,书中提供的配套数据文件和GitHub资源,有助于读者跟随教程进行实践操作。整体而言,这本书是Python数据分析领域不可或缺的参考书籍,紧跟Python 3.6版本,确保了内容的时效性和实用性。
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