免费下载书籍地址：PDF下载地址
精美图片
Python数据分析 (第3版·影印版)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：2023-1
- 页数：暂无页数
- 价格：148.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
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。
书籍目录：
暂无相关目录，正在全力查找中！
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：
暂无出版社相关信息，正在全力查找中！
书籍摘录：
暂无相关书籍摘录，正在全力查找中！
在线阅读/听书/购买/PDF下载地址：
在线阅读地址：Python数据分析 (第3版·影印版)在线阅读
在线听书地址：Python数据分析 (第3版·影印版)在线收听
在线购买地址：Python数据分析 (第3版·影印版)在线购买
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：3分
人物塑造：7分
主题深度：9分
文字风格：4分
语言运用：4分
文笔流畅：6分
思想传递：8分
知识深度：9分
知识广度：5分
实用性：4分
章节划分：6分
结构布局：6分
新颖与独特：5分
情感共鸣：8分
引人入胜：6分
现实相关：7分
沉浸感：6分
事实准确性：6分
文化贡献：4分
网站评分
书籍多样性：5分
书籍信息完全性：9分
网站更新速度：7分
使用便利性：8分
书籍清晰度：4分
书籍格式兼容性：5分
是否包含广告：9分
加载速度：6分
安全性：3分
稳定性：3分
搜索功能：7分
下载便捷性：3分
下载点评
- 四星好评(317+)
- 内容齐全(215+)
- 无缺页(580+)
- 体验好(648+)
- 已买(536+)
- 购买多(295+)
- 品质不错(161+)
- 一般般(67+)
- 超值(72+)
下载评价
网友 国***芳：五星好评
网友 通***蕊：五颗星、五颗星，大赞还觉得不错！~~
网友 石***致：挺实用的，给个赞！希望越来越好，一直支持。
网友 宫***凡：一般般，只能说收费的比免费的强不少。
网友 詹***萍：好评的，这是自己一直选择的下载书的网站
网友 龚***湄：差评，居然要收费！！！
网友 敖***菡：是个好网站，很便捷
网友 邱***洋：不错，支持的格式很多
网友 曹***雯：为什么许多书都找不到？
网友 曾***文：五星好评哦
网友 堵***格：OK，还可以
网友 益***琴：好书都要花钱，如果要学习，建议买实体书；如果只是娱乐，看看这个网站，对你来说，是很好的选择。
网友 孙***夏：中评，比上不足比下有余
网友 曾***玉：直接选择epub/azw3/mobi就可以了，然后导入微信读书，体验百分百！！！
网友 谭***然：如果不要钱就好了