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

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