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| 本文作者： AI研習(xí)社 | 2020-05-18 10:06 |
【名人推薦】
“科學(xué)計算和數(shù)據(jù)分析社區(qū)已經(jīng)等待這本書很多年了：大量具體的實(shí)踐建議，以及大量綜合應(yīng)用方法。本書在未來幾年里肯定會成為Python領(lǐng)域中技術(shù)計算的權(quán)威指南?！?/span>
——Fernando Pérez 加州大學(xué)伯克利分校 研究科學(xué)家， IPython的創(chuàng)始人之一
【內(nèi)容簡介】
還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的完整課程？本書含有大量的實(shí)踐案例，你將學(xué)會如何利用各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數(shù)據(jù)分析問題。
由于作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的科學(xué)計算實(shí)踐指南。本書適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學(xué)計算的Python程序員。
?將IPython這個交互式Shell作為你的首要開發(fā)環(huán)境。
?學(xué)習(xí)NumPy（Numerical Python）的基礎(chǔ)和高級知識。
?從pandas庫的數(shù)據(jù)分析工具開始。
?利用高性能工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清理、轉(zhuǎn)換、合并以及重塑。
?利用matplotlib創(chuàng)建散點(diǎn)圖以及靜態(tài)或交互式的可視化結(jié)果。
?利用pandas的groupby功能對數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊和匯總操作。
?處理各種各樣的時間序列數(shù)據(jù)。
?通過詳細(xì)的案例學(xué)習(xí)如何解決Web分析、社會科學(xué)、金融學(xué)以及經(jīng)?濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的問題。
Wes McKinney 資深數(shù)據(jù)分析專家，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的實(shí)踐中積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。撰寫了大量與Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)的經(jīng)典文章，被各大技術(shù)社區(qū)爭相轉(zhuǎn)載，是Python和開源技術(shù)社區(qū)公認(rèn)的權(quán)威人物之一。開發(fā)了用于數(shù)據(jù)分析的著名開源Python庫——pandas，廣獲用戶好評。在創(chuàng)建Lambda Foundry（一家致力于企業(yè)數(shù)據(jù)分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析師。
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