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出版社:碁峰(歐萊禮)

出版日期:2018年10月3日

ISBN:9789864769254

書號:A574

定價:880元     售價:660元

 

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內容簡介

用PANDAS、NUMPY和IPYTHON做資料分析

『本書已是Python資料生態圈的經典之作。這個新版本更新了從Python 3.6到最新版pandas功能,這些關鍵領域的更新更增加本書價值。透過說明為何使用Python資料工具的原因和用法,協助讀者以全新及富創意的方法,學會如何有效率的使用它們。書中的概念對任何資料密集計算的現代函式庫都很重要。』

—Fernando Pérez 

Statistics, UC Berkeley統計學助理教授

IPython以及Jupyter專案創立人

內含操作、處理、清理和處理資料集合的完整Python指引。本書第二版已更新至Python3.6版,新增收錄許多實用學習範例,讓你看到如何有效率解決資料分析問題。在過程中你會學到最新版本pandas、NumPy和IPython及Jupyter。

本書由Python pandas專案創立人Wes McKinny所著,是一本實用又現代的資料科學Python工具書,對於剛接觸Python的分析人員,或是新接觸資料科學和科學計算的Python工程師而言,本書是理想的選擇。相關資料檔案和材料均能在GitHub上取得。

‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算

‧學習NumPy(Numberical Python)基礎與進階功能

‧開始使用pandas函式庫中的資料分析工具

‧使用有彈性的工具進行載入、清理、轉換、合併與重新塑造資料

‧應用pandas的groupby功能,對資料集進行切片、切塊和彙整

‧分析和操作規律與無規律的時間序列資料

‧利用全面、詳細的範例學習如何解決真實世界的資料分析問題

第一章 寫在前面

第二章 Python基礎、IPython 和Jupyter notebook

第三章 內建資料結構、函式和檔案

第四章 NumPy基礎:陣列和向量化計算

第五章 使用pandas

第六章 資料載入、儲存和檔案格式

第七章 資料整理和前處理

第八章 資料處理:連接、合併和重塑

第九章 繪圖與視覺化

第十章 資料聚合和分組

第十一章 時間序列

第十二章 pandas進階

第十三章 Python中的建模函式庫

第十四章 資料分析範例

附錄A 深入NumPy

附錄B 關於IPython系統

 

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