Python資料分析
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商品介紹
  • 商品簡介
  • 作者簡介
  • 目次
  • 用PANDAS、NUMPY和IPYTHON做資料分析

    『本書已是Python資料生態圈的經典之作。這個新版本更新了從Python 3.6到最新版pandas功能,這些關鍵領域的更新更增加本書價值。透過說明為何使用Python資料工具的原因和用法,協助讀者以全新及富創意的方法,學會如何有效率的使用它們。書中的概念對任何資料密集計算的現代函式庫都很重要。』
    ―Fernando Pérez
    Statistics, UC Berkeley統計學助理教授
    IPython以及Jupyter專案創立人

    內含操作、處理、清理和處理資料集合的完整Python指引。本書第二版已更新至Python3.6版,新增收錄許多實用學習範例,讓你看到如何有效率解決資料分析問題。在過程中你會學到最新版本pandas、NumPy和IPython及Jupyter。

    本書由Python pandas專案創立人Wes McKinny所著,是一本實用又現代的資料科學Python工具書,對於剛接觸Python的分析人員,或是新接觸資料科學和科學計算的Python工程師而言,本書是理想的選擇。相關資料檔案和材料均能在GitHub上取得。

    ‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算
    ‧學習NumPy(Numberical Python)基礎與進階功能
    ‧開始使用pandas函式庫中的資料分析工具
    ‧使用有彈性的工具進行載入、清理、轉換、合併與重新塑造資料
    ‧應用pandas的groupby功能,對資料集進行切片、切塊和彙整
    ‧分析和操作規律與無規律的時間序列資料
    ‧利用全面、詳細的範例學習如何解決真實世界的資料分析問題


  • Wes McKinney 是pandas的創立者,pandas是熱門的資料分析開源Python函式庫。他是Python資料科學社群和Apache軟體基金會裡,一名活躍的公共演講者以及開源Python與C++開發人員,目前於紐約擔任軟體架構師。
  • 第一章 寫在前面
    第二章 Python基礎、IPython 和Jupyter notebook
    第三章 內建資料結構、函式和檔案
    第四章 NumPy基礎:陣列和向量化計算
    第五章 使用pandas
    第六章 資料載入、儲存和檔案格式
    第七章 資料整理和前處理
    第八章 資料處理:連接、合併和重塑
    第九章 繪圖與視覺化
    第十章 資料聚合和分組
    第十一章 時間序列
    第十二章 pandas進階
    第十三章 Python中的建模函式庫
    第十四章 資料分析範例
    附錄A 深入NumPy
    附錄B 關於IPython系統
    本週66折

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