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内容简介:
本书由Python 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。本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。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:
《Python数据分析:第3版:英文》目录参见目录图
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:
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书籍摘录:
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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。
网站评分
书籍多样性:6分
书籍信息完全性:4分
网站更新速度:7分
使用便利性:6分
书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:3分
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安全性:7分
稳定性:5分
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书籍真实打分
故事情节:4分
人物塑造:6分
主题深度:6分
文字风格:4分
语言运用:6分
文笔流畅:8分
思想传递:4分
知识深度:5分
知识广度:5分
实用性:6分
章节划分:8分
结构布局:8分
新颖与独特:8分
情感共鸣:9分
引人入胜:9分
现实相关:8分
沉浸感:7分
事实准确性:5分
文化贡献:4分