资料 | 利用python进行数据分析 | 雷峰网-米乐m6平台
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以下内容节选自豆瓣：
内容简介 · · · · · ·
【名人推荐】
“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为python领域中技术计算的权威指南。”
——fernando pérez 加州大学伯克利分校 研究科学家， ipython的创始人之一
【内容简介】
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？本书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用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。
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。
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