荐书 | 《利用Python进行数据分析》

   一、书籍介绍

  《利用Python进行数据分析》由Python pandas项目的创建者Wes McKinney撰写,是对Python中数据科学工具的实用,现代的介绍。并针对Python 3.6进行了更新,本实用指南的第二版包含实用案例研究,向您展示如何有效地解决大量数据分析问题。

  《利用Python进行数据分析》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。

  WesMcKinney,资深数据分析专家,对各种Python库等都有深入研究,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。

  二、主要目录

  第 1 章 准备工作 6

  第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter Notebooks

  第 3 章 Python 的数据结构、函数和文件

  第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算

  第 5 章 pandas 入门

  第 6 章 数据加载、存储与文件格式

  第 7 章 数据清洗和准备

  第 8 章 数据规整:聚合、合并和重塑

  第 9 章 绘图和可视化

  第 10 章 数据聚合与分组运算

  第 11 章 时间序列

  第 12 章 pandas 高级应用

  第 13 章 Python 建模库介绍

  第 14 章 数据分析案例

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### 推籍 1. **《Python for Data Analysis》** 该由Pandas库的创始人Wes McKinney编写,全面介绍了如何使用Python进行数据分析。从Numpy基础到Pandas的高级功能,涵盖了数据清洗、处理、分析以及可视化等关键内容,非常适合初学者和中级用户[^1]。 2. **《深入浅出统计学》** 这本以通俗易懂的方式讲解了统计学的基本概念及其在数据分析中的应用。对于想要掌握数据背后的统计原理,并将其应用于实际问题解决的学习者来说,这本是一个不错的选择[^1]。 3. **《利用Python进行数据分析》** 此专注于Python编程语言在数据分析领域的应用,详细描述了数据控制、处理、整理和分析的具体细节。中不仅介绍了Python编程的基础知识,还深入探讨了用于数据处理的各种库和工具环境,帮助读者成为真正的数据分析专家[^2]。 4. **《Python数据分析挖掘实战》** 针对那些希望将理论知识转化为实践技能的学习者,这本提供了丰富的实战案例,包括电商评论的情感分析、LDA主题模型的应用等。通过这些项目,可以深入了解用户需求、意见及产品优缺点,从而提出改善建议[^4]。 5. **《Python数据科学手册》** 这是一本实用指南,适合已经有一定Python基础的学习者。它覆盖了NumPy、Pandas、Matplotlib以及其他重要的数据科学技术和工具,为读者提供了一个全面的数据分析工具箱。 6. **《流畅的Python》** 虽然这本不仅仅针对数据分析,但它深入讲解了Python语言的核心特性以及高级技巧,能够帮助学习者写出更高效、更优雅的数据分析代码。 7. **《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》** 如果你有兴趣进一步探索数据分析的一个重要分支——机器学习,那么这本将是很好的起点。它不仅介绍了Scikit-Learn和TensorFlow这两个强大的库,而且通过实际例子展示了如何构建预测模型。 ### 示例代码 以下是一个简单的示例,展示如何使用Pandas加载数据并计算基本统计数据: ```python import pandas as pd # 加载CSV文件 data = pd.read_csv('example.csv') # 显示前几行数据 print(data.head()) # 计算每列的基本统计信息 statistics = data.describe() print(statistics) ``` 这段代码首先导入了pandas库,然后读取一个CSV文件,并打印出数据集的前几行以便快速查看。接着,它调用了`describe()`方法来生成数据框中数值型列的基本统计值,如计数、平均值、标准差、最小最大值以及四分位数。 ---
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