利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（原書(shū)第2版）

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編輯推薦

適讀人群 ：適合剛學(xué)Python的數(shù)據(jù)分析師或剛學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)以及科學(xué)計(jì)算的Python編程者。

閱讀本書(shū)可以獲得一份關(guān)于在Python下操作、處理、清洗、規(guī)整數(shù)據(jù)集的完整說(shuō)明。本書(shū)第二版針對(duì)Python 3.6進(jìn)行了更新，并增加實(shí)際案例向你展示如何高效地解決一系列數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。你將在閱讀過(guò)程中學(xué)習(xí)到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本書(shū)由Wes McKinney創(chuàng)作，他是Python pandas項(xiàng)目的創(chuàng)始人。本書(shū)是對(duì)Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具的實(shí)操化、現(xiàn)代化的介紹，非常適合剛學(xué)Python的數(shù)據(jù)分析師或剛學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)以及科學(xué)計(jì)算的Python編程者。數(shù)據(jù)文件和相關(guān)的材料可以在GitHub上找到：

l 使用IPython shell和Jupyter notebook進(jìn)行探索性計(jì)算

l 學(xué)習(xí)NumPy(Numerical Python)的基礎(chǔ)和高級(jí)特性

l 入門pandas庫(kù)中的數(shù)據(jù)分析工具

l 使用靈活工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行載入、清洗、變換、合并和重塑

l 使用matplotlib創(chuàng)建富含信息的可視化

l 將pandas的groupby功能應(yīng)用于對(duì)數(shù)據(jù)集的切片、分塊和匯總

l 分析并操作規(guī)則和不規(guī)則的時(shí)間序列數(shù)據(jù)

利用完整的、詳細(xì)的示例學(xué)習(xí)如何解決現(xiàn)實(shí)中數(shù)據(jù)分析問(wèn)題

內(nèi)容簡(jiǎn)介

本書(shū)由Python pandas項(xiàng)目創(chuàng)始人Wes McKinney親筆撰寫(xiě)，詳細(xì)介紹利用Python進(jìn)行操作、處理、清洗和規(guī)整數(shù)據(jù)等方面的具體細(xì)節(jié)和基本要點(diǎn)。第2版針對(duì)Python 3.6進(jìn)行全面修訂和更新，涵蓋新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量實(shí)際案例，可以幫助你高效解決一系列數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。

第2版中的主要更新包括：

?所有的代碼，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7)

?更新了Python第三方發(fā)布版Anaconda和其他所需Python包的安裝指引

?更新pandas庫(kù)到2017年的新版

?新增一章，關(guān)于更多高級(jí)pandas工具和一些使用提示

?新增statsmodels和scikit-learn的簡(jiǎn)明使用介紹