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Python数据分析 (第3版·影印版)电子书下载地址
内容简介：
本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算；学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级特性；入门pandas库中的数据分析工具；使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑；使用matplotlib创建富含信息的可视化；将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总；分析并操作规则和不规则的时间序列数据；利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。
书籍目录：
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作者介绍：
Wes McKinney，流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。一名活跃的演讲者，也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前在纽约从事软件架构师工作。
出版社信息：
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书籍摘录：
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在线阅读/听书/购买/PDF下载地址：
原文赏析：
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其它内容：
书籍介绍
本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写，详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍，非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到。使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算；学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级特性；入门pandas库中的数据分析工具；使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑；使用matplotlib创建富含信息的可视化；将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总；分析并操作规则和不规则的时间序列数据；利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题。
网站评分
书籍多样性：9分
书籍信息完全性：6分
网站更新速度：6分
使用便利性：9分
书籍清晰度：8分
书籍格式兼容性：8分
是否包含广告：6分
加载速度：7分
安全性：5分
稳定性：9分
搜索功能：5分
下载便捷性：9分
下载点评
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下载评价
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- 网友 宫***凡：
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- 网友 方***旋：
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- 网友 屠***好：
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书籍真实打分
故事情节：3分
人物塑造：3分
主题深度：9分
文字风格：8分
语言运用：3分
文笔流畅：9分
思想传递：8分
知识深度：6分
知识广度：6分
实用性：3分
章节划分：7分
结构布局：6分
新颖与独特：3分
情感共鸣：4分
引人入胜：3分
现实相关：7分
沉浸感：9分
事实准确性：9分
文化贡献：3分