[数据分析] 利用Python进行数据分析中文版电子书下载 [Python for Data Analysis]

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发表于 2017-4-27 18:34:19 | 显示全部楼层 |阅读模式
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内容简介
  《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时,它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用)。
  《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
作者简介
  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。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。
目录
前言
第1章 准备工作
本书主要内容
为什么要使用Python进行数据分析
重要的Python库
安装和设置
社区和研讨会
使用本书
致谢


第2章 引言
来自bit.ly的1.usa.gov数据
MovieLens 1M数据集
1880-2010年间全美婴儿姓名
小结及展望


第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境
IPython基础
内省
使用命令历史
与操作系统交互
软件开发工具
IPython HTML Notebook
利用IPython提高代码开发效率的几点提示
高级IPython功能
致谢


第4章 NumPy基础:数组和矢量计算
NumPy的ndarray:一种多维数组对象
通用函数:快速的元素级数组函数
利用数组进行数据处理
用于数组的文件输入输出
线性代数
随机数生成
范例:随机漫步


第5章 pandas入门
pandas的数据结构介绍
基本功能
汇总和计算描述统计
处理缺失数据
层次化索引
其他有关pandas的话题


第6章 数据加载、存储与文件格式
读写文本格式的数据
二进制数据格式
使用HTML和Web API
使用数据库


第7章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑
合并数据集
重塑和轴向旋转
数据转换
字符串操作
示例:USDA食品数据库


第8章 绘图和可视化
matplotlib API入门
pandas中的绘图函数
绘制地图:图形化显示海地地震危机数据
Python图形化工具生态系统


第9章 数据聚合与分组运算
GroupBy技术
数据聚合
分组级运算和转换
透视表和交叉表
示例:2012联邦选举委员会数据库


第10章 时间序列
日期和时间数据类型及工具
时间序列基础
日期的范围、频率以及移动
时区处理
时期及其算术运算
重采样及频率转换
时间序列绘图
移动窗口函数
性能和内存使用方面的注意事项


第11章 金融和经济数据应用
数据规整化方面的话题
分组变换和分析
更多示例应用


第12章 NumPy高级应用
ndarray对象的内部机理
高级数组操作
广播
ufunc高级应用
结构化和记录式数组
更多有关排序的话题
NumPy的matrix类
高级数组输入输出
性能建议
附录A Python语言精要
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