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Python資料分析 第三版

Python資料分析 第三版

Python for Data Analysis, 3rd Edition

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  • 優惠期限:2024年11月30日止
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內容簡介

  使用pandas、NumPy和Jupyter進行資料整理 
 
  這本權威的手冊將教你如何在Python中操作、處理、清理、整理資料組。第三版配合Python 3.10和pandas 1.4進行更新,用豐富的案例研究教你如何有效地解決廣泛的資料分析問題。在過程中,你將學會最新版的pandas、NumPy和Jupyter。 
 
  作者Wes McKinney是Python pandas專案的創始人,在這本書中,以實用和現代化的方式介紹Python資料科學工具組,本書非常適合剛接觸Python的分析師,以及剛接觸資料科學和科學計算的Python程式設計師。本書在GitHub提供資料檔案與相關素材。 
 
  ‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算 
  ‧學習NumPy基礎和進階功能 
  ‧認識pandas程式庫的資料分析工具 
  ‧使用靈活的工具進行載入、清理、轉換、合併與重塑資料 
  ‧用matplotlib製作資訊豐富的視覺化圖表 
  ‧運用pandas的groupBy工具對資料進行切割與彙總 
  ‧分析與處理正規和非正規的時間序列資料 
  ‧透過詳盡的範例學習如何解決真正的資料分析問題
 
好評推薦
 
  「Wes更新了這本新版本的內容,確保它是學習Python和pandas資料分析知識的首選資源。再多的言語都無法形容我是多麼推薦這本書。」 —Paul Barry,講師及O’Reilly《深入淺出Python》作者 
 

作者介紹

作者簡介
 
Wes McKinney
 
  Wes McKinney 是Voltron Data的共同創辦人暨首席技術官,他是Python資料社群的活躍成員,提倡在資料分析、金融和統計計算應用中使用Python。他畢業於MIT,也是Apache Software Foundation的Apache Arrow和Apache Parquet專案的專案管理委員會的成員。
 

目錄

第一章 開場白 
第二章 Python 語言基本知識、IPython 與 Jupyter Notebooks 
第三章 內建的資料結構、函式與檔案 
第四章 NumPy 基本知識:陣列與向量化計算 
第五章 pandas 入門 
第六章 資料的載入與儲存,及檔案格式 
第七章 資料清理與準備 
第八章 資料整頓:連接、結合與重塑 
第九章 繪圖與視覺化 
第十章 彙總與群組操作 
第十一章 時間序列 
第十二章 Python 建模程式庫簡介 
第十三章 資料分析範例 
附錄A NumPy 進階功能 
附錄B IPython 系統的進階功能 
 

詳細資料

  • ISBN:9786263244177
  • 規格:平裝 / 616頁 / 18.5 x 23 x 2.77 cm / 普通級 / 單色印刷 / 三版
  • 出版地:台灣

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