Python資料分析第三版-FindBook 找書網 ISBN:9786263244177

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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。

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

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