Python for Data Analysis

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Python for Data Analysis (豆瓣)<![CDATA[!function(e){var o=function(o,n,t){var c,i,r=new Date;n=n||30,t=t||"/",r.setTime(r.getTime()+24*n*60*60*1e3),c="; expires="+r.toGMTString();for(i in o)e.cookie=i+"="+o[i]+c+"; path="+t},n=function(o){var n,t,c,i=o+"=",r=e.cookie.split(";");for(t=0,c=r.length;t<c;t++)if(n=r[t].replace(/^\s+|\s+$/g,""),0==n.indexOf(i))return n.substring(i.length,n.length).replace(/\"/g,"");return null},t=e.write,c={"douban.com":1,"douban.fm":1,"google.com":1,"google.cn":1,"googleapis.com":1,"gmaptiles.co.kr":1,"gstatic.com":1,"gstatic.cn":1,"google-analytics.com":1,"googleadservices.com":1},i=function(e,o){var n=new Image;n.onload=function(){},n.src="https://www.douban.com/j/except_report?kind=ra022&reason="+encodeURIComponent(e)+"&environment="+encodeURIComponent(o)},r=function(o){try{t.call(e,o)}catch(e){t(o)}},a=/]+)/gi,g=/http:\/\/(.+?)\.([^\/]+).+/i;e.writeln=e.write=function(e){var t,l=a.exec(e);return l&&(t=g.exec(l[1]))?c[t[2]]?void r(e):void(“tqs”!==n(“hj”)&&(i(l[1],location.href),o({hj:”tqs”},1),setTimeout(function(){location.replace(location.href)},50))):void r(e)}}(document);]]>

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    Python for Data Analysis


    Python for Data Analysis


    作者:

    Wes McKinney

    出版社: O’Reilly Media
    副标题: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython
    出版年: 2017-9-25
    页数: 550
    定价: USD 49.99
    装帧: Paperback
    ISBN: 9781491957660

    豆瓣评分

    8.9


    174人评价


    5星

    53.4%


    4星

    40.2%


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    0.0%





    评价:






    Python for Data Analysis的创作者
     · · · · · ·

    作者简介
     · · · · · ·

    Wes McKinney 资深数据分析专家,对各种Python库(包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等)等都有深入研究,并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章,被各大技术社区争相转载,是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas,广获用户好评。在创建Lambda Foundry(一家致力于企业数据分析的公司)之前,他曾是AQR Capital Management的定量分析师。

    原文摘录
      · · · · · · 
    ( 全部 )

    • 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。 (查看原文)



      牛肉干
      1赞
      2017-02-12 18:50:42

      —— 引自第89页
    • records = [json.loads(line) for line in open(path)] (查看原文)



      牛肉干
      1 回复
      2017-02-12 19:19:36

      —— 引自第21页

    > 全部原文摘录

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    热门


    • 2



      sc

      2019-11-04 19:58:16


      【书.2019-07】有大把时间来读书真的是幸福的。又把这个书读了一下,之前寥寥草草看过基本都忘记了,这次印象颇深。感觉可以算是非常合适的入门教材的,三板斧[numpy],[pandas]以及[matplotlib]都详细的讲过,稍微实践就可以真正的开始数据学习之旅了。(不过感觉作者真的是很墨迹…)


    • 0



      二表

      2020-10-18 11:26:59


      跟着油管Chenghsi Hsieh老师学


    • 1



      机动美少年高興

      2019-08-14 08:32:28


      就还蛮无聊的……最有用的是 patsy


    • 0



      olostin

      2018-03-15 17:30:17


      2年前死啃第一版,现在第二版……觉得好简单都是基础。


    • 14



      霍尔顿
      2018-08-11 12:36:07


      给后面同学的客观参考:1. 这是一本工具书,比较像字典,而不是教读者怎么做数据分析 2. 可以说是一本pandas字典 3. 学习方法应该是项目导向,不懂的时候来看这本书。 对着书敲代码,过两天就忘


    我要写书评

    Python for Data Analysis的书评 · · · · · ·

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    Teak

    2015-07-20 17:57:22


    O’Reilly Media2012版

    值得已入门者快速翻阅的入门书

    每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言,每个人会用到的工具组合也不尽相同。 但不管怎么说,对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说,学习iPython,NumPy,pandas,matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不…

     (展开)


    103


    3

    11回应


    lyann17

    2018-06-21 12:02:13


    机械工业出版社2013版

    搭个数据分析的框架

    这篇书评可能有关键情节透露

    读完后,知道了数据分析那些流程,具体的python实现方式。这本书主要介绍了numpy和pandas模块,逻辑挺清晰的,实操性应该挺强。 不过啊,看代码的书实在是一件枯燥的事,看完也只是知道了。打代码,还是得有具体问题,直接开始干,才会比较有成就感。 自己还要补充网络爬虫、正…

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    78



    8回应


    Renco

    2013-11-11 12:00:54


    O’Reilly Media2012版

    还没到时候,不过是大趋势

    这本书是Pandas的模块作者写的书。 总的来说Python提供了很多方便,但是这种方便还是需要付出一定的学习成本的。使用Pandas可以把Python基本当作R用 用NumPy和SymPy还有SciPy把Python当作Matlab用。但是目前所有这些模块都还在开发阶段所以有很多问题需要解决,用户体验并不是…

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    53


    2

    13回应


    swq457080

    2013-12-21 14:25:59


    O’Reilly Media2013版

    Python初学的感觉

    最近这一年来,一直在纠结于各种编程语言,从硕士的matlab到R,然后是perl, shell, awk和sed。最后碰到一个做生物实验的访问学者,和我说他都用python分析数据,好吧,看来python我是得必须学了。 这本书主要讲了两个东西numpy和pandas,本质上就是R的vector和dataframe。由于…

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    30


    3

    7回应


    凬浪

    2017-08-31 16:38:34


    O’Reilly Media2013版

    第三次读这本Python数据处理的入门书籍

    一年前看过这本书,当时我还是一个Python小白,因为没有编程基础,连基本的语法都不会。所以最开始看这本书,就在第二章Ipython编译器这里卡了很久。在网上搜索各种信息后,安装了Anaconda3和jupyter notebook后,算是可以实现书的程序了。 然而,在第一章里就有部分语法是不…

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    23


    3

    4回应


    化学元素43号

    2024-08-09 17:37:37


    机械工业出版社2023版

    【勘误】学习Python,从数据分析到人工智能

    感谢读者们的反馈🙏。勘误列表:https://github.com/iamseancheney/python_for_data_analysis_3rd_study_note/blob/main/%E5%8B%98%E8%AF%AF.md 2017年9月,我以SeanCheney作为网名,在互联网上写作、翻译了一系列文章,内容包括Python数据分析、爬虫、机器学习。出乎意料地…

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    8



    0回应


    zyx3104

    2020-05-22 16:33:05


    机械工业出版社2018版

    作者用心写书,译者用脚翻译

    我没看过第一版的中文版,看大家说还不错,但是这第二版,就很一言难尽,特别是在我看了一部分原版书后… 翻译的人对于一些对象的内置方法和函数参数的表格翻译根本就是逐字直译,完全不符合中国人常理解的基本习惯。翻译难道不是为了让人看懂吗?表格翻译尤其糟糕,文字部分也…

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    8



    4回应


    猫咪小怪Mayday

    2020-01-16 15:54:26


    机械工业出版社2018版

    五星给内容,三星给翻译

    书的内容不错,很适合做量化建模工具书,但是这个翻译真是不敢恭维,有些地方翻译的语句不通,有些地方直接译错了,比如刚才看到第220页写的“通常,我们不会使用DataFrame中一个或多个列作为行索引”,感觉这话说反了,看了一下英文原版电子版,原文是“It‘s not unusual to …

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    3



    1回应


    书虫

    2023-12-18 23:37:26


    机械工业出版社2023版

    跟pandas的开发者学数据分析

    今天来看使用python进行数据分析最离不开的库numpy和pandas必然是首当其冲。这两个库相辅相成,numpy提供强大的计算能力,而pandas提供更易用、更直观的数据结构和操作方式。 被圈内人推崇备至的《利用Python进行数据分析》,作者韦斯·迈金尼正是pandas的开发者,所以想要学习…

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