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pandas数据处理与分析 耿远昊 著 专业科技 文轩网
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
pandas数据处理与分析
1.梳理pandas中常用的函数,将函数之间的逻辑关系总结为“基础知识+4类操作+4类数据”的模块结构 2.展示了数据处理的宏观体系,并针对数据分析中“怎么分析”“怎么处理”“怎么加速”3个核心问题给出解决方案。 3.结合大量代码讲解理论知识,并通过“练一练”和章末的“习题”等形式提供高质量的练习,帮助读者理解、强化和拓展所学知识。 4.不需要读者掌握数据科学或数据分析的先验知识,适合具有一定Python编程基础、想要使用pandas进行数据处理与分析的数据科学领域的从业者或研究人员阅读。
本书以Python中的pandas库为主线,介绍各类数据处理与分析方法。 本书共包含13章,第一部分介绍NumPy和pandas的基本内容;第二部分介绍pandas库中的4类操作,包括索引、分组、变形和连接;第三部分介绍基于pandas库的4类数据,包括缺失数据、文本数据、分类数据和时间序列数据,并介绍这4类数据的处理方法;第四部分介绍数据观测、特征工程和性能优化的相关内容。本书以丰富的练习为特色,每章的最后一节为习题,同时每章包含许多即时性的练习(练一练)。读者可通过这些练习将对数据科学的宏观认识运用到实践中。
耿远昊 威斯康星大学麦迪逊分校统计学硕士在读,Datawhale成员,“Joyful Pandas”开源项目作者。pandas贡献者,活跃于pandas开源社区,主要贡献涉及漏洞修复、功能实现与性能优化等方面,对pandas在数据处理与分析中的应用有丰富经验。
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