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      利用Python進行數據分析

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      作者: ,
      2014-01
      版次: 1
      ISBN: 9787111436737
      定價: 89.00
      裝幀: 平裝
      開本: 16開
      紙張: 膠版紙
      頁數: 464頁
      正文語種: 簡體中文
      原版書名: Python for Data Analysis
      •   《利用Python進行數據分析》講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時,它也是利用Python進行科學計算的實用指南(專門針對數據密集型應用)。
          《利用Python進行數據分析》重點介紹了用于高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫?!独肞ython進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
          Wes McKinney,資深數據分析專家,對各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的實踐中積累了豐富的經驗。撰寫了大量與Python數據分析相關的經典文章,被各大技術社區爭相轉載。開發了用于數據分析的著名開源Python庫——pandas,廣獲用戶好評。在創建Lambda Foundry(一家致力于企業數據分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析師。
        前言 

        第1章 準備工作 
        本書主要內容 
        為什么要使用Python進行數據分析 
        重要的Python庫 
        安裝和設置 
        社區和研討會 
        使用本書 
        致謝 

        第2章 引言 
        來自bit.ly的1.usa.gov數據 
        MovieLens 1M數據集 
        1880-2010年間全美嬰兒姓名 
        小結及展望 

        第3章 IPython:一種交互式計算和開發環境 
        IPython基礎 
        內省 
        使用命令歷史 
        與操作系統交互 
        軟件開發工具 
        IPython HTML Notebook 
        利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示 
        高級IPython功能 
        致謝 

        第4章 NumPy基礎:數組和矢量計算 
        NumPy的ndarray:一種多維數組對象 
        通用函數:快速的元素級數組函數 
        利用數組進行數據處理 
        用于數組的文件輸入輸出 
        線性代數 
        隨機數生成 
        范例:隨機漫步 

        第5章 pandas入門 
        pandas的數據結構介紹 
        基本功能 
        匯總和計算描述統計 
        處理缺失數據 
        層次化索引 
        其他有關pandas的話題 

        第6章 數據加載、存儲與文件格式 
        讀寫文本格式的數據 
        二進制數據格式 
        使用HTML和Web API 
        使用數據庫 

        第7章 數據規整化:清理、轉換、合并、重塑 
        合并數據集 
        重塑和軸向旋轉 
        數據轉換 
        字符串操作 
        示例:USDA食品數據庫 

        第8章 繪圖和可視化 
        matplotlib API入門 
        pandas中的繪圖函數 
        繪制地圖:圖形化顯示海地地震危機數據 
        Python圖形化工具生態系統 

        第9章 數據聚合與分組運算 
        GroupBy技術 
        數據聚合 
        分組級運算和轉換 
        透視表和交叉表 
        示例:2012聯邦選舉委員會數據庫 

        第10章 時間序列 
        日期和時間數據類型及工具 
        時間序列基礎 
        日期的范圍、頻率以及移動 
        時區處理 
        時期及其算術運算 
        重采樣及頻率轉換 
        時間序列繪圖 
        移動窗口函數 
        性能和內存使用方面的注意事項 

        第11章 金融和經濟數據應用 
        數據規整化方面的話題 
        分組變換和分析 
        更多示例應用 

        第12章 NumPy高級應用 
        ndarray對象的內部機理 
        高級數組操作 
        廣播 
        ufunc高級應用 
        結構化和記錄式數組 
        更多有關排序的話題 
        NumPy的matrix類 
        高級數組輸入輸出 
        性能建議 
        附錄A Python語言精要
      • 內容簡介:
          《利用Python進行數據分析》講的是利用Python進行數據控制、處理、整理、分析等方面的具體細節和基本要點。同時,它也是利用Python進行科學計算的實用指南(專門針對數據密集型應用)。
          《利用Python進行數據分析》重點介紹了用于高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫?!独肞ython進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
      • 作者簡介:
          Wes McKinney,資深數據分析專家,對各種Python庫(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的實踐中積累了豐富的經驗。撰寫了大量與Python數據分析相關的經典文章,被各大技術社區爭相轉載。開發了用于數據分析的著名開源Python庫——pandas,廣獲用戶好評。在創建Lambda Foundry(一家致力于企業數據分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析師。
      • 目錄:
        前言 

        第1章 準備工作 
        本書主要內容 
        為什么要使用Python進行數據分析 
        重要的Python庫 
        安裝和設置 
        社區和研討會 
        使用本書 
        致謝 

        第2章 引言 
        來自bit.ly的1.usa.gov數據 
        MovieLens 1M數據集 
        1880-2010年間全美嬰兒姓名 
        小結及展望 

        第3章 IPython:一種交互式計算和開發環境 
        IPython基礎 
        內省 
        使用命令歷史 
        與操作系統交互 
        軟件開發工具 
        IPython HTML Notebook 
        利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示 
        高級IPython功能 
        致謝 

        第4章 NumPy基礎:數組和矢量計算 
        NumPy的ndarray:一種多維數組對象 
        通用函數:快速的元素級數組函數 
        利用數組進行數據處理 
        用于數組的文件輸入輸出 
        線性代數 
        隨機數生成 
        范例:隨機漫步 

        第5章 pandas入門 
        pandas的數據結構介紹 
        基本功能 
        匯總和計算描述統計 
        處理缺失數據 
        層次化索引 
        其他有關pandas的話題 

        第6章 數據加載、存儲與文件格式 
        讀寫文本格式的數據 
        二進制數據格式 
        使用HTML和Web API 
        使用數據庫 

        第7章 數據規整化:清理、轉換、合并、重塑 
        合并數據集 
        重塑和軸向旋轉 
        數據轉換 
        字符串操作 
        示例:USDA食品數據庫 

        第8章 繪圖和可視化 
        matplotlib API入門 
        pandas中的繪圖函數 
        繪制地圖:圖形化顯示海地地震危機數據 
        Python圖形化工具生態系統 

        第9章 數據聚合與分組運算 
        GroupBy技術 
        數據聚合 
        分組級運算和轉換 
        透視表和交叉表 
        示例:2012聯邦選舉委員會數據庫 

        第10章 時間序列 
        日期和時間數據類型及工具 
        時間序列基礎 
        日期的范圍、頻率以及移動 
        時區處理 
        時期及其算術運算 
        重采樣及頻率轉換 
        時間序列繪圖 
        移動窗口函數 
        性能和內存使用方面的注意事項 

        第11章 金融和經濟數據應用 
        數據規整化方面的話題 
        分組變換和分析 
        更多示例應用 

        第12章 NumPy高級應用 
        ndarray對象的內部機理 
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