《利用Python进行数据分析》 (O’Reilly精品图书系列)(美)麦金尼(McKinney,W.)文字版

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还在苦苦寻觅用python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程?

《利用python进行数据分析》含有大量的实践案例,你将学会如何利用各种python库(包括numpy、pandas、matplotlib以及ipython等)高效地解决各式各样的数据分析问题。

由于作者wes mckinney是pandas库的主要作者,所以本书也可以作为利python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。

本书适合刚刚接触python的分析人员以及刚刚接触科学计算的python程序员。

·将ipython这个交互式shell作为你的首要开发环境。

·学习numpy(numerical python)的基础和高级知识。

·从pandas库的数据分析工具开始。

·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。

·利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。

·利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。

·处理各种各样的时间序列数据。

·通过详细的案例学习如何解决web分析、社会科学、金融学以及经济学等领域的问题。

前言

第1章 准备工作

本书主要内容

为什么要使用Python进行数据分析

重要的Python库

安装和设置

社区和研讨会

使用本书

致谢

第2章 引言

来自bit.ly的1.usa.gov数据

MovieLens 1M数据集

1880—2010年间全美婴儿姓名

小结及展望

第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境 IPython基础

内省

使用命令历史

与操作系统交互

软件开发工具

IPython HTML Notebook

利用IPython提高代码开发效率的几点提示 高级IPython功能

致谢

第4章 NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象

通用函数:快速的元素级数组函数

利用数组进行数据处理

用于数组的文件输入输出

线性代数

随机数生成

范例:随机漫步

第5章 pandas入门

pandas的数据结构介绍

基本功能

汇总和计算描述统计

处理缺失数据

层次化索引

其他有关pandas的话题

第6章 数据加载、存储与文件格式 读写文本格式的数据

二进制数据格式

使用HTML和Web API

使用数据库

第7章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑 合并数据集

重塑和轴向旋转

数据转换

字符串操作

示例:USDA食品数据库

第8章 绘图和可视化 matplotlib API入门

pandas中的绘图函数

绘制地图:图形化显示海地地震危机数据 Python图形化工具生态系统

第9章 数据聚合与分组运算 GroupBy技术

数据聚合

分组级运算和转换

透视表和交叉表

示例:2012联邦选举委员会数据库

第10章 时间序列

日期和时间数据类型及工具

时间序列基础

日期的范围、频率以及移动

时区处理

时期及其算术运算

重采样及频率转换

时间序列绘图

移动窗口函数

性能和内存使用方面的注意事项

第11章 金融和经济数据应用 数据规整化方面的话题

分组变换和分析

更多示例应用

第12章 NumPy高级应用 ndarray对象的内部机理 高级数组操作

广播

ufunc高级应用

结构化和记录式数组

更多有关排序的话题 NumPy的matrix类

高级数组输入输出

性能建议

附录A Python语言精要


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