Python数据科学手册:第二版
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更新于2024-07-19
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"Python for Data Analysis, 2nd Edition 是一本由Wes McKinney编写的权威书籍,他是pandas库的开发者。这本书专注于利用Python进行数据处理和分析,特别是使用pandas、NumPy和IPython工具。第二版于2017年出版,所有代码示例已更新至Python 3.6版本。目前该书只有英文版,无中文翻译。"
本书详细介绍了在Python中进行数据处理的核心技术,主要知识点包括:
1. **Python基础知识**:书中可能会涵盖Python语言的基础,如变量、控制结构(if-else、for、while)、函数、类和对象等,这些是进行数据分析的必备基础。
2. **NumPy库**:NumPy是Python中的科学计算库,提供了高效的多维数组对象NDarray,以及用于处理数组的众多数学函数。书中会介绍如何创建、操作和索引NumPy数组,以及使用其进行向量化计算。
3. **pandas库**:pandas是Python数据分析的核心库,提供DataFrame和Series等数据结构,便于处理和操作结构化数据。书中将详细讲解DataFrame的构建、数据清洗、合并、分组、排序和时间序列分析等功能。
4. **数据导入与导出**:数据通常来自各种来源,如CSV、Excel、SQL数据库或Web API。书中会介绍如何使用pandas库读取和写入这些格式的数据,以及如何处理数据格式问题。
5. **数据清洗**:数据清洗是数据分析的关键步骤,包括处理缺失值、重复值、异常值等。书中会教授如何有效地进行数据预处理,确保后续分析的准确性。
6. **数据可视化**:通过matplotlib、seaborn等库进行数据可视化,帮助理解数据分布和关系。书中可能包含如何创建折线图、散点图、直方图以及更复杂的数据可视化技巧。
7. **统计分析**:利用Python进行基本的统计分析,如描述性统计、假设检验、回归分析等,书中可能会介绍如何使用pandas和scipy库实现这些功能。
8. **IPython和Jupyter Notebook**:IPython提供了交互式的数据分析环境,而Jupyter Notebook则是一种富文本文档格式,便于组合代码、文本和图表。书中会展示如何利用这些工具进行有效的数据分析和报告撰写。
9. **性能优化**:随着数据量增大,性能优化变得至关重要。书中可能会讨论如何通过pandas的内置功能、NumPy的向量化运算以及使用Dask等并行计算库来提高处理速度。
10. **实际案例应用**:通过真实数据集实例,演示如何应用上述技术解决实际问题,例如金融数据分析、社会网络分析、机器学习预处理等。
《Python for Data Analysis, 2nd Edition》是一本全面的指南,适合数据科学家、分析师和任何想要利用Python进行数据处理的读者,它不仅讲解了核心工具的使用,还强调了数据处理的实践方法和策略。
2018-06-13 上传
2023-07-27 上传
2023-09-01 上传
2024-01-05 上传
2023-06-11 上传
2023-06-01 上传
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