Wes McKinney是流行开源Python数据分析库pandas的创立者。他是一位公共演讲者和开源Python及C++开发者，活跃于Python数据科学社区和Apache软件基金会。他在纽约从事软件架构师工作。
Python数据分析
- 书籍语言：简体中文
- 下载次数：5564
- 书籍类型：Epub+Txt+pdf+mobi
- 创建日期：2018-04-03 06:10:03
- 发布日期：2025-09-07
- 连载状态：全集
- 书籍作者：Wes
- ISBN：9787564175191
- 运行环境：pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板
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内容简介
本书由Python pandas项目的创立者Wes McKinney撰写，是一本实用、现代的Python数据科学工具读物，适合新入门的Python分析师和刚接触数据科学及科学计算的Python程序员。数据文件和相关材料在Github上可以获得。
* 将IPython shell和Jupyter Notebook用于探索式计算
* 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性
* 通过pandas库中的数据分析工具入门
* 使用灵活的工具装载、清洗、转换、合并和整形数据
* 用matplotlib创建信息可视化
* 应用pandas groupby功能将数据集切片、切块和汇总
* 分析和操纵规整和不规整时间序列数据
* 通过全面详细的实例学习如何解决真实世界的数据分析问题
“作为在Python数据生态中已成经典的著作，这本新版更新了能提升其独特价值的多个领域，从Python 3.6到新的pandas特性。通过阐释Python数据工具的原理和方法，本书帮助读者以新颖而富有创造性的途径学习如何有效利用它们。这是任何现代数据密集型计算库的关键部分。
* 将IPython shell和Jupyter Notebook用于探索式计算
* 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性
* 通过pandas库中的数据分析工具入门
* 使用灵活的工具装载、清洗、转换、合并和整形数据
* 用matplotlib创建信息可视化
* 应用pandas groupby功能将数据集切片、切块和汇总
* 分析和操纵规整和不规整时间序列数据
* 通过全面详细的实例学习如何解决真实世界的数据分析问题
“作为在Python数据生态中已成经典的著作，这本新版更新了能提升其独特价值的多个领域，从Python 3.6到新的pandas特性。通过阐释Python数据工具的原理和方法，本书帮助读者以新颖而富有创造性的途径学习如何有效利用它们。这是任何现代数据密集型计算库的关键部分。
作者简介
编辑推荐
获得关于用Python语言操纵、处理、清洗和压缩数据集的完整介绍。这本容易上手的指南第二版为Python 3.6而升级，其中包括一些实用的案例研究，展示了如何有效解决各种数据分析问题。你将从中学到新版pandas、NumPy、IPython和Jupyter的处理方法。
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