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《利用Python进行数据分析》合规电子书下载
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《利用Python进行数据分析》内容简介
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《利用Python进行数据分析》书籍信息摘要
《利用Python进行数据分析》合规电子书下载，科技技术，资源格式。查找时建议核对作者、出版社、年份、目录、授权状态和文件格式。
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：资源
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适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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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
展开全部（共 80 章节）
- 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
- 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
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常见问题
《利用Python进行数据分析》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
《利用Python进行数据分析》阅读难度高吗？
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《利用Python进行数据分析》纸质书值得买吗？
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