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  • Python数据分析之道——Thinking in Pandas (美)汉娜·斯捷潘内克 著 周书锋,连晓峰 译
  • 新华书店正版
    • 作者: (美)汉娜·斯捷潘内克著 | | 周书锋,连晓峰译
    • 出版社: 中国水利水电出版社
    • 出版时间:2021-08-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: (美)汉娜·斯捷潘内克著| 周书锋,连晓峰译
    • 出版社:中国水利水电出版社
    • 出版时间:2021-08-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-08-01
    • 字数:146000
    • 页数:112
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787517097808
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:中国水利水电出版社

    Python数据分析之道——Thinking in Pandas

    作  者:(美)汉娜·斯捷潘内克 著 周书锋,连晓峰 译
    定  价:48
    出 版 社:中国水利水电出版社
    出版日期:2021年08月01日
    页  数:112
    装  帧:平装
    ISBN:9787517097808
    主编推荐

    内容简介

    本书通过以Pandas实现的精彩的数据分析项目,来讲解大数据相关的主题及概念。通过学习本书,读者可以根据项目的大小及类型来评估自己的项目是否适合使用Pandas库。本书对如何在Pandas中高效地加载及标准化数据进行了解读,并回顾了一些很常用的加载器及它们的一些拥有威力的选项,从而读者可以学会如何高效地存取及转换数据、使用什么方法、什么时候采用或回避一些更高性能的技术。本书还将带读者用心思考Pandas中基本的数据访问及维护,以及直觉字典语法。本书适合作为Python数据分析学习者及相关从业人员的参考用书。

    作者简介

    精彩内容

    目录
    前言
    章 概述
    pandas简介
    如何利用pandas构建一个黑洞图像
    如何利用pandas帮助金融机构对未来市场
    进行更准确预测
    如何利用pandas提高内容可发现性
    第2章 基本数据访问与合并
    DataFrame的创建和访问
    iloc方法
    loc方法
    使用merge方法合并DataFrame
    使用join方法合并DataFrame
    使用concat方法合并DataFrame
    第3章 pandas在Hood下的工作机制
    Python数据结构
    CPython解释器、Python和NumPy的性能
    pandas性能简介
    选择正确的DataFrame
    第4章 数据加载与规范化
    pd.read_csv
    pd.read_json
    pd.read_sql, pd.read_sql_table, and
    pd.read_sql_query
    第5章 pandas基础数据转换
    pivot和pivot表
    stack和unstack
    melt
    转置transpose
    第6章 apply方法
    不适用apply方法的场合
    适用apply方法的场合
    利用Cythorl提高apply方法的性能
    第7章 Groupby
    正确使用groupby
    索引
    避免使用groupby
    第8章 pandas之外的性能改进
    计算机体系结构
    如何利用NumExpr改进性能
    BLAS和LAPACK
    第9章 pandas的发展趋势
    pandas 1.0
    结论

    售后保障

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