作者介绍
Wes McKinney 资深数据分析专家,对各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章,被各大技术社区争相转载,是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas,广获用户好评。在创建Lambda Foundry(一家致力于企业数据分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析师。
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内容介绍
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。
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