《利用Python进行数据分析》 (O'Reilly精品图书系列)_(美)麦金尼(McKinney,W.)_文字版_pdf电子书下载

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2020年7月23日00:00:29《利用Python进行数据分析》 (O'Reilly精品图书系列)_(美)麦金尼(McKinney,W.)_文字版_pdf电子书下载已关闭评论浏览:1404 1325字阅读4分25秒

《利用Python进行数据分析》 (O'Reilly精品图书系列)_(美)麦金尼(McKinney,W.)_文字版_pdf电子书下载

内容介绍:

还在苦苦寻觅用python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?《利用python进行数据分析》含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种python库(包括numpy、pandas、matplotlib以及ipython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者wes mckinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利用python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触python的分析人员以及刚刚接触科学计算的python程序员。
·将ipython这个交互式shell作为你的首要开发环境。
·学习numpy(numerical python)的基础和高级知识。
·从pandas库的数据分析工具开始。
·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
·利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
·利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
·处理各种各样的时间序列数据。
·通过详细的案例学习如何解决web分析、社会科学、金融学以及经济学等领域的问题。

目录介绍:

前言
第1章 准备工作
本书主要内容
为什么要使用Python进行数据分析
重要的Python库
安装和设置
社区和研讨会
使用本书
致谢
第2章 引言
来自bit.ly的1.usa.gov数据
MovieLens 1M数据集
1880—2010年间全美婴儿姓名
小结及展望
第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础
内省
使用命令历史
与操作系统交互
软件开发工具
IPython HTML Notebook
利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能
致谢
第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象
通用函数:快速的元素级数组函数
利用数组进行数据处理
用于数组的文件输入输出
线性代数
随机数生成
范例:随机漫步
第5章 pandas入门
pandas的数据结构介绍
基本功能
汇总和计算描述统计
处理缺失数据
层次化索引
其他有关pandas的话题
第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据
二进制数据格式
使用HTML和Web API
使用数据库
第7章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑 合并数据集
重塑和轴向旋转
数据转换
字符串操作
示例:USDA食品数据库
第8章 绘图和可视化 matplotlib API入门
pandas中的绘图函数
绘制地图:图形化显示海地地震危机数据 Python图形化工具生态系统
第9章 数据聚合与分组运算 GroupBy技术
数据聚合
分组级运算和转换
透视表和交叉表
示例:2012联邦选举委员会数据库
第10章 时间序列
日期和时间数据类型及工具
时间序列基础
日期的范围、频率以及移动
时区处理
时期及其算术运算
重采样及频率转换
时间序列绘图
移动窗口函数
性能和内存使用方面的注意事项
第11章 金融和经济数据应用 数据规整化方面的话题
分组变换和分析
更多示例应用
第12章 NumPy高级应用 ndarray对象的内部机理 高级数组操作
广播
ufunc高级应用
结构化和记录式数组
更多有关排序的话题 NumPy的matrix类
高级数组输入输出
性能建议
附录A Python语言精要

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