利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析pdf 原版高清格式

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析大量實(shí)踐案例教會你如何利用Python庫高效解決各式各樣的數(shù)據(jù)分析問題，本書重點(diǎn)介紹了用于高效解決各種數(shù)據(jù)分析問題的Python語言和庫�！独�用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》沒有闡述如何利用Python實(shí)現(xiàn)具體的分析方法。

利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析目錄

第1章 準(zhǔn)備工作

本書主要內(nèi)容

為什么要使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

重要的Python庫

安裝和設(shè)置

社區(qū)和研討會

使用本書

致謝

第2章 引言

來自bit.ly的1.usa.gov數(shù)據(jù)

MovieLens 1M數(shù)據(jù)集

1880-2010年間全美嬰兒姓名

小結(jié)及展望

第3章 IPython：一種交互式計(jì)算和開發(fā)環(huán)境

IPython基礎(chǔ)

內(nèi)省

使用命令歷史

與操作系統(tǒng)交互

軟件開發(fā)工具

IPython HTML Notebook

利用IPython提高代碼開發(fā)效率的幾點(diǎn)提示

高級IPython功能

致謝

第4章 NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組和矢量計(jì)算

NumPy的ndarray：一種多維數(shù)組對象

通用函數(shù)：快速的元素級數(shù)組函數(shù)

利用數(shù)組進(jìn)行數(shù)據(jù)處理

用于數(shù)組的文件輸入輸出

線性代數(shù)

隨機(jī)數(shù)生成

范例：隨機(jī)漫步

第5章 pandas入門

pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹

基本功能

匯總和計(jì)算描述統(tǒng)計(jì)

處理缺失數(shù)據(jù)

層次化索引

其他有關(guān)pandas的話題

第6章 數(shù)據(jù)加載、存儲與文件格式

讀寫文本格式的數(shù)據(jù)

二進(jìn)制數(shù)據(jù)格式

使用HTML和Web API

使用數(shù)據(jù)庫

第7章 數(shù)據(jù)規(guī)整化：清理、轉(zhuǎn)換、合并、重塑

合并數(shù)據(jù)集

重塑和軸向旋轉(zhuǎn)

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

字符串操作

示例：USDA食品數(shù)據(jù)庫

第8章 繪圖和可視化

matplotlib API入門

pandas中的繪圖函數(shù)

繪制地圖：圖形化顯示海地地震危機(jī)數(shù)據(jù)

Python圖形化工具生態(tài)系統(tǒng)

第9章 數(shù)據(jù)聚合與分組運(yùn)算

GroupBy技術(shù)

數(shù)據(jù)聚合

分組級運(yùn)算和轉(zhuǎn)換

透視表和交叉表

示例：2012聯(lián)邦選舉委員會數(shù)據(jù)庫

第10章 時(shí)間序列

日期和時(shí)間數(shù)據(jù)類型及工具

時(shí)間序列基礎(chǔ)

日期的范圍、頻率以及移動

時(shí)區(qū)處理

時(shí)期及其算術(shù)運(yùn)算

重采樣及頻率轉(zhuǎn)換

時(shí)間序列繪圖

移動窗口函數(shù)

性能和內(nèi)存使用方面的注意事項(xiàng)

第11章 金融和經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)規(guī)整化方面的話題

分組變換和分析

更多示例應(yīng)用

第12章 NumPy高級應(yīng)用

ndarray對象的內(nèi)部機(jī)理

高級數(shù)組操作

廣播

ufunc高級應(yīng)用

結(jié)構(gòu)化和記錄式數(shù)組

更多有關(guān)排序的話題

NumPy的matrix類

高級數(shù)組輸入輸出

性能建議

附錄A Python語言精要