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内容简介
作者:
Wes McKinney
丛书:
O'Reilly精品图书系列中的I
书号:
Douban Books, 9787111436737
标签:
编程, 机器学习, 计算机, 数据分析, 数据分析/挖掘, 数据挖掘, Python
格式:
AZW3, EPUB, MOBI, TXT
路径:
点击打开
id:
44
【名人推荐】
“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”
——Fernando Pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家， IPython的创始人之一
【内容简介】
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？本书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。
节选
第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑
数据分析和建模方面的大量编程工作都是用在数据准备上的：加载、清理、转换以及重塑。有时候，存放在文件或数据库中的数据并不能满足你的数据处理应用的要求。许多人都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和Python标准库提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数和算法，它们使你能够轻松地将数据规整化为正确的形式。
如果你发现了一种本书或pandas库中没有的数据操作方式，请尽管在邮件列表或GitHub网站上提出。实际上，pandas的许多设计和实现都是由真实应用的需求所驱动的。