Python.Data.Analysis(PACKT,2014)pdf

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Finding great data analysts is difficult. Despite the explosive growth of data in industries ranging from manufacturing and retail to high technology, finance, and healthcare, learning and accessing data analysis tools has remained a challenge. This pragmatic guide will help train you in one of the most important tools in the field - Python. Filled with practical case studies, Python for Data Analysis demonstrates the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data with Python. It also serves as a modern introduction to scientific computing in Python for data-intensive applications. Learn about the growing field of data analysis from an expert in the community. Learn everything you need to start doing real data analysis work with Python Get the most complete instruction on the basics of the "modern scientific Python platform" Learn from an insider who builds tools for the scientific stack Get an excellent introduction for novices and a wealth of advanced methods for experienced analysts

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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时间: 2024-12-20 17:30:34

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《Python For Data Analysis》学习笔记-1

在引言章节里,介绍了MovieLens 1M数据集的处理示例.书中介绍该数据集来自GroupLens Research(http://www.groupLens.org/node/73),该地址会直接跳转到https://grouplens.org/datasets/movielens/,这里面提供了来自MovieLens网站的各种评估数据集,可以下载相应的压缩包,我们需要的MovieLens 1M数据集也在里面. 下载解压后的文件夹如下: 这三个dat表都会在示例中用到,但是我所阅读的<Pyt

Spark的Python和Scala shell介绍(翻译自Learning.Spark.Lightning-Fast.Big.Data.Analysis)

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<利用python进行数据分析>第四章的程序,介绍了numpy的基本使用方法.(第三章为Ipython的基本使用) 科学计算.常用函数.数组处理.线性代数运算.随机模块-- # -*- coding:utf-8 -*-# <python for data analysis>第四章, numpy基础# 数组与矢量计算import numpy as npimport time # 开始计时start = time.time() # 创建一个arraydata = np.array([[