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利用python进行数据分析pdf是一款针对python技术进行数据分析进行详情说明的电子书籍，由浅至深的知识脉络，理解上还是很容易的，适合学习人员使用。感兴趣的朋友欢迎来IT猫扑下载吧。

利用python进行数据分析电子书介绍

由于作者Wes McKinney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。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

利用python进行数据分析pdf

利用python进行数据分析扫描版目录详情

前言

第1章准备工作

本书主要内容

为什么要使用Python进行数据分析

重要的Python库

安装和设置

社区和研讨会

使用本书

致谢

第2章引言

来自bit.ly的1.usa.gov数据

MovieLens 1M数据集

1880—2010年间全美婴儿姓名

小结及展望

第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境

IPython基础

内省

使用命令历史

与操作系统交互

软件开发工具

IPython HTML Notebook

利用IPython提高代码开发效率的几点提示

高级IPython功能

致谢

第4章 NumPy基础：数组和矢量计算

NumPy的ndarray：一种多维数组对象

通用函数：快速的元素级数组函数

利用数组进行数据处理

用于数组的文件输入输出

线性代数

随机数生成

范例：随机漫步

第5章 pandas入门

pandas的数据结构介绍

基本功能

汇总和计算描述统计

处理缺失数据

层次化索引

其他有关pandas的话题

第6章数据加载、存储与文件格式

读写文本格式的数据

二进制数据格式

使用HTML和Web API

使用数据库

第7章数据规整化：清理、转换、合并、重塑

合并数据集

重塑和轴向旋转

数据转换

字符串操作

示例：USDA食品数据库

第8章绘图和可视化

matplotlib API入门

pandas中的绘图函数

绘制地图：图形化显示海地地震危机数据

Python图形化工具生态系统

第9章数据聚合与分组运算

GroupBy技术

数据聚合

分组级运算和转换

透视表和交叉表

示例：2012联邦选举委员会数据库

第10章时间序列

日期和时间数据类型及工具

时间序列基础

日期的范围、频率以及移动

时区处理

时期及其算术运算

重采样及频率转换

时间序列绘图

移动窗口函数

性能和内存使用方面的注意事项

第11章金融和经济数据应用

数据规整化方面的话题

分组变换和分析

更多示例应用

第12章 NumPy高级应用

ndarray对象的内部机理

高级数组操作

广播

ufunc高级应用

结构化和记录式数组

更多有关排序的话题

NumPy的matrix类

高级数组输入输出

性能建议

附录A Python语言精要

利用python进行数据分析文件书籍详情说明

利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。

利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

从pandas库的数据分析工具开始。

将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

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。

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