利用python进行数据分析-第二版 高清PDF 百度网盘 点击下载
内容简介 · · · · · ·
本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新，涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter，并增加大量实际案例，可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。
第2版中的主要更新包括：
• 所有的代码，包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本（第1版中使用的是Python 2.7）
• 更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引
• 更新pandas库到2017年的新版
• 新增一章，关于更多高级pandas工具和一些使用提示
• 新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍
作者简介 · · · · · · Wes McKinney，Python 开源数据分析库 pandas 的创始人。一名活跃的演讲者，也是 Python 数据社区和 Apache 软件基金会的 Python/C 开源开发者。目前在纽约从事软件架构师工作。
目录 · · · · · · 前言1 第1章 准备工作7 1.1 本书内容7 1.1.1 什么类型的数据7 1.2 为何利用Python进行数据分析8 1.2.1 Python作为胶水8 1.2.2 解决“双语言”难题8 1.2.3 为何不使用Python9 1.3 重要的Python库9 1.3.1 NumPy9 1.3.2 pandas10 1.3.3matplotlib11 1.3.4 IPython与Jupyter11 1.3.5 SciPy12 1.3.6scikit-learn12 1.3.7statsmodels13 1.4 安装与设置13 1.4.1 Windows14 1.4.2 Apple（OS X和macOS）14 1.4.3 GNU/Linux14 1.4.4 安装及更新Python包15 1.4.5 Python 2和Python 316 1.4.6 集成开发环境和文本编辑器16 1.5 社区和会议17 1.6 快速浏览本书17 1.6.1 代码示例18 1.6.2 示例数据18 1.6.3导入约定18 1.6.4术语19