Python数据分析 (第3版·影印版) 阿里云 kindle chm umd 极速 pdf txt 下载

本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算；学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级特性；入门pandas库中的数据分析工具；使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑；使用matplotlib创建富含信息的可视化；将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总；分析并操作规则和不规则的时间序列数据；利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。

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Wes McKinney，流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。一名活跃的演讲者，也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前在纽约从事软件架构师工作。

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书籍介绍

本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算；学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级特性；入门pandas库中的数据分析工具；使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑；使用matplotlib创建富含信息的可视化；将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总；分析并操作规则和不规则的时间序列数据；利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。