Python数据分析实战
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更新于2024-07-21
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"Python for Data Analysis"
本书《Python for Data Analysis》是Wes McKinney的作品,主要探讨了如何使用Python语言进行高效的数据分析。Wes McKinney是Pandas库的创建者,Pandas现已成为Python数据科学领域的重要工具。这本书对于想要深入理解Python在数据分析中的应用的读者来说,是一份宝贵的资源。
书中详细介绍了使用Python进行数据清洗、处理、转换以及建模的过程,涵盖了数据导入导出、数据结构(如DataFrame和Series)、时间序列分析、数据合并与连接、数据分组与聚合、数据重塑和透视表、缺失值处理、数据可视化等多个主题。此外,还讨论了性能优化、大型数据集的处理以及与其他数据分析工具(如NumPy和SciPy)的集成。
Python for Data Analysis不仅适合已经有一定Python基础的数据分析师,也适合那些希望通过Python提升数据分析能力的初学者。书中包含的大量实际案例和代码示例,有助于读者快速掌握Python数据分析的核心技能。
书中还涉及了数据读取与写入的多种方式,包括CSV、Excel、SQL数据库等常见数据源,以及如何使用Pandas与Hadoop、Spark等大数据框架进行交互。同时,书中提到了数据分析过程中常用的统计方法,并介绍了如何使用matplotlib和seaborn库进行数据可视化,帮助读者更好地理解和解释数据。
本书的第一版发布于2012年10月,出版方是O'Reilly Media。自发布以来,这本书已经成为Python数据科学领域的经典参考书籍,对于想要在数据分析领域提升自己的读者来说,是不可或缺的学习资料。
《Python for Data Analysis》全面覆盖了Python在数据预处理、探索性数据分析、数据清洗以及数据可视化的各个方面,通过阅读本书,读者可以系统地学习到Python数据分析的完整流程,提升自己在数据科学领域的专业素养。
2019-03-03 上传
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