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作  者:(美)麦金尼；唐学韬 等 定  价:89 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2014年01月01日 页  数:464 装  帧:平装 ISBN:9787111436737 ●前言1
●第1章 准备工作  5
●本书主要内容  5
●为什么要使用Python进行数据分析  6
●重要的Python库  7
●安装和设置  10
●社区和研讨会  16
●使用本书  16
●致谢  18
●第2章 引言  20
●来自bit.ly的1.usa.gov数据  21
●MovieLens 1M数据集  29
●1880—2010年间全美婴儿姓名  35
●小结及展望  47
●第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境  48
●IPython基础  49
●内省  51
●使用命令历史  60
●与操作系统交互  63
●软件开发工具  66
●部分目录

内容简介

由于作者麦金尼是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。《利用Python进行数据分析》适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
《利用Python进行数据分析》：
学习NumPy（NumericalPython）的基础和不错知识。
从pandas库的数据分析工具开始。
利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
处理各种各样的时间序列数据。
通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经济学等领域的问题。
(美)麦金尼；唐学韬 等     WesMcKinney，资历数据分析专家，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，是Python和开源技术社区认可的人物之一。开发了用于数据分析的有名开源Python库---pandas，广获用户好评。在创建LambdaFoundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQRCapitalManagement的定量分析师。     靠前章
    准备工作
    本书主要内容
    本书讲的是利用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）。本书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。本书没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
    当书中出现“数据”时，究竟指的是什么呢？主要指的是结构化数据（structureddata），这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据，例如：
    多维数组等
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书的质量、包装都挺好

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挺不错的一本书

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里面numpy讲的很细，不过还是浏览然后用的时候在网上查比较方便

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很不错的工具书，早知道早就买了

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