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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析

“科學(xué)計(jì)算和數(shù)據(jù)分析社區(qū)已經(jīng)等待這本書(shū)很多年了：大量具體的實(shí)踐建議，以及大量綜合應(yīng)用方法。本書(shū)在未來(lái)幾年里肯定會(huì)成為Python領(lǐng)域中技術(shù)計(jì)算的權(quán)威指南。”
——Fernando Pérez
加州大學(xué)伯克利分校研究科學(xué)家，
IPython的創(chuàng)始人之一
還在苦苦尋覓用Python控制、處理、整理、分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的完整課程？本書(shū)含有大量的實(shí)踐案例，你將學(xué)會(huì)如何利用各種Python庫(kù)（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。
由于作者Wes McKinney是pandas庫(kù)的主要作者，所以本書(shū)也可以作為利用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用的科學(xué)計(jì)算實(shí)踐指南。本書(shū)適合剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學(xué)計(jì)算的Python程序員。
· 將IPython這個(gè)交互式Shell作為你的首要開(kāi)發(fā)環(huán)境。
· 學(xué)習(xí)NumPy（Numerical Python）的基礎(chǔ)和高級(jí)知識(shí)。
· 從pandas庫(kù)的數(shù)據(jù)分析工具開(kāi)始。
· 利用高性能工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清理、轉(zhuǎn)換、合并以及重塑。
· 利用matplotlib創(chuàng)建散點(diǎn)圖以及靜態(tài)或交互式的可視化結(jié)果。
· 利用pandas的groupby功能對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊和匯總操作。
· 處理各種各樣的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
· 通過(guò)詳細(xì)的案例學(xué)習(xí)如何解決Web分析、社會(huì)科學(xué)、金融學(xué)以及經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域的問(wèn)題。
Wes McKinney 資深數(shù)據(jù)分析專(zhuān)家，對(duì)各種Python庫(kù)（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）都有深入研究，并在大量的實(shí)踐中積累了豐富的經(jīng)驗(yàn)。撰寫(xiě)了大量與Python數(shù)據(jù)分析相關(guān)的經(jīng)典文章，被各大技術(shù)社區(qū)爭(zhēng)相轉(zhuǎn)載，是Python和開(kāi)源技術(shù)社區(qū)公認(rèn)的權(quán)威人物之一。開(kāi)發(fā)了用于數(shù)據(jù)分析的著名開(kāi)源Python庫(kù)——pandas，廣獲用戶(hù)好評(píng)。在創(chuàng)建Lambda Foundry（一家致力于企業(yè)數(shù)據(jù)分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析師。