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Python資料分析 第二版

Python資料分析

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9789864769254
Wes McKinney
張靜雯
歐萊禮
2018年10月03日
293.00  元
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ISBN:9789864769254
  • 規格:平裝 / 600頁 / 18.5 x 23 cm / 普通級 / 單色印刷 / 二版
  • 出版地:台灣


  • 電腦資訊 > 程式設計 > SQL

















      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 Perez

      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


     





    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




    其 他 著 作