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Python数据分析 第3版(影印版) (美)韦斯·麦金尼 著书籍详细信息
- ISBN：9787576602500
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2023-01
- 页数：暂无页数
- 价格：94.60
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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内容简介：
本书由Python 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。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。本书由Wes McKinney创作，他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到：使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算；学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性；入门pandas库中的数据分析工具；使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑；使用matplotlib创建富含信息的可视化；将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总；分析并操作规则和不规则的时间序列数据；利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。
书籍目录：
《Python数据分析:第3版:英文》目录参见目录图
作者介绍：
Wes McKinney，流行的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。
出版社信息：
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书籍摘录：
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原文赏析：
数组切片是原始数据的视图。这意味着数据不会被复制，视图上的任何修改都会直接反映到源数组上。
records = [json.loads(line) for line in open(path)]
The probability density function for lognorm is:
lognorm.pdf(x, s) = 1 / (s*x*sqrt(2*pi)) * exp(-1/2*(log(x)/s)**2)
for x > 0, s > 0.
lognorm takes s as a shape parameter.
The probability density above is defined in the “standardized” form. To shift and/or scale the distribution use the loc and scale parameters. Specifically, lognorm.pdf(x, s, loc, scale) is identically equivalent to lognorm.pdf(y, s) / scale with y = (x - loc) / scale.
A common parametrization for a lognormal random variable Y is in terms of the mean, mu, and standard deviation, sigma, of the unique normally distributed random variable X such that exp(X) = Y. This parametrization corresponds to setting s = sigma and scale = exp(mu).
def get_top_amounts(group, key, n=5):
totals = group.groupby(key)['contb_receipt_amt'].sum()
# Order totals by key in descending order
return totals.order(ascending=False)[-n:]
return totals.order(ascending=False)[:n]
TypeError: pivot_table() got an unexpected keyword argument 'rows'
其它内容：
书籍介绍
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。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算；学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级特性；入门pandas库中的数据分析工具；使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑；使用matplotlib创建富含信息的可视化；将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总；分析并操作规则和不规则的时间序列数据；利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。
书籍真实打分
故事情节：5分
人物塑造：3分
主题深度：5分
文字风格：3分
语言运用：9分
文笔流畅：9分
思想传递：8分
知识深度：6分
知识广度：6分
实用性：8分
章节划分：6分
结构布局：7分
新颖与独特：3分
情感共鸣：7分
引人入胜：7分
现实相关：7分
沉浸感：8分
事实准确性：7分
文化贡献：9分
网站评分
书籍多样性：7分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：4分
使用便利性：4分
书籍清晰度：5分
书籍格式兼容性：7分
是否包含广告：9分
加载速度：5分
安全性：5分
稳定性：3分
搜索功能：5分
下载便捷性：7分
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