利用 Python 進行數據分析 (Python for Data Analysis) /《利用Python进行数据分析》 電子書 [已下載]

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<目錄>

第1章 準備工作
    本書主要內容 
    為什麼要使用Python進行數據分析
    重要的Pvthon庫 
    安裝和設置 
    社區和研討會 
    使用本書 
    致謝
第2章 引言
    來自bit.1y的1usagov數據 
    MovieLens 1M數據集 
    1880一2010年間全美嬰兒姓名 
    小結及展望
第3章 IPython：一種交互式計算和開發環境
    IPvthon基礎     
    內省
    使用命令歷史 
    與操作系統交互 
    軟件開發工具 
    IPython HTML NOtebOOk 
    利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示
    高級IPython功能 
    致謝     
第4章 NumPy基礎：數組和矢量計算
    NumPy的ndarray：一種多維數組對象         
    通用函數快速的元素級數組函數     
    利用數組進行數據處理
    用於數組的文件輸入輸出
    線性代數     
    隨機數生成 
    範例：隨機漫步
第5章 pandas入f]
    pandas的數據結構介紹
    基本功能 
    匯總和計算描述統計
    處理缺失數據
    層次化索引     
    其他有關Pandas的話題         
第6章 數據加載、存儲與文件格式
    讀寫文本格式的數據
    二進制數據格式
    使用HTML和web API
    使用數據庫
第7章 數據規整化：清理、轉換、合併、重塑
    合併數據集 
    重塑和軸向旋轉
    數據轉換
    字符串操作                 
    示例usDA食品數據庫 
第8章 繪圖和可視化
    matDlotlib API入門
    pandas中的繪圖函數     
    繪製地圖    圖形化顯示海地地震危機數據
    Python圖形化工具生態系統 
第9章 數據聚合與分組運算
    GroupBy技術 
    數據聚合         
    分組級運算和轉換
    透視表和交叉表
    示例：2012聯邦選舉委員會數據庫
第10章 時間序列
    日期和時間數據類型及工具
    時間序列基礎
    日期的範圍頻率以及移動
    時區處理
    時期及其算術運算     
    重採樣及頻率轉換
    時間序列繪圖         
    移動窗口函數
    性能和內存使用方面的註意事項     
第11章 金融和經濟數據應用
    數據規整化方面的話題
    分組變換和分析     
    更多示例應用
第12章 NumPy高級應用
    ndarray對象的內部機理     
    高級數組操作
    廣播     
    ufunc高級應用
    結構化和記錄式數組 
    更多有關排序的話題
    NumPy的matrix類
    高級數組輸入輸出 
    性能建議 
附錄A Python語言精要