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利用python进行数据分析pdf

利用python进行数据分析,学习python爬虫,大数据的实践指南
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Python数据分析

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利用 Python 进行数据分析 第二版 中文精要

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利用python进行数据分析-中文(第二版)

利用python进行数据分析-中文(第二版),个人根据资料整理,质量还可以

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利用 Python 进行数据分析 中文第二版(SeanCheney)

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利用Python进行数据分析第二版(英文原版):Python for Data Analysis - 2nd Edition

利用Python进行数据分析第二版,英文原版,高清无水印可复制pdf Python for Data Analysis - 2nd Edition

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利用Python进行数据分析 第二版 中文翻译

利用Python进行数据分析 第二版 中文翻译版本,内容齐全,markdown格式,看起来很方便,也可以转换为PDF格式来看。

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利用Python进行数据分析·第2版》中文版PDF电子书

本书是2017年10月20号正式出版的,和第1版的不同之处有: 包括Python教程内的所有代码升级为Python 3.6(第1版使用的是Python 2.7) 更新了Anaconda和其它包的Python安装方法 更新了Pandas为2017最新版 新增了一章,关于更高级的Pandas工具,外加一些tips 简要介绍了使用StatsModels和scikit-learn。 来源:简书 翻译作者:SeanCheney 原书作者:Wes McKinney 链接:https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f 注:非机械工业出版社的官方中文书,资料来源于网络,我只是将网页打包成pdf格式。增加了封面,加入了页码、目录。只有前言是来源于官方中文书的翻译。主要是方便自己学习,在别的论坛我同时也分享了。

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python金融大数据分析》《利用python进行数据分析

《python金融大数据分析》和《利用python进行数据分析》PDF电子完整版

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利用Python进行数据分析书中示例代码及示例数据

1、该文档为(利用python进行数据分析)官方书中的全部示例代码及示例数据,本人亲试,代码完整,可运行,数据完整,可使用!

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《Python数据分析基础》

《Python数据分析基础》人民邮电出版社,超清晰带书签电子书原版。

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python数据分析第二版pdf(清晰版,有目录)

python数据分析第二版 第 1章 Python程序库入门 1 1.1 安装Python 3 3 1.1.1 安装数据分析程序库 3 1.1.2 Linux平台或Mac OS X平台 3 1.1.3 Windows平台 4 1.2 将IPython用作shell 4 1.3 学习手册页 6 1.4 Jupyter Notebook 7 1.5 NumPy数组 8 1.6 一个简单的应用 8 1.7 从何处寻求帮助和参考资料 11 1.8 查看Python库中包含的模块 12 1.9 通过Matplotlib实现数据的可视化 12 1.10 小结 14 第 2章 NumPy数组 15 2.1 NumPy数组对象 16 2.2 创建多维数组 17 2.3 选择NumPy数组元素 17 2.4 NumPy的数值类型 18 2.4.1 数据类型对象 20 2.4.2 字符码 20 2.4.3 dtype构造函数 21 2.4.4 dtype属性 22 2.5 一维数组的切片与索引 23 2.6 处理数组形状 23 2.6.1 堆叠数组 25 2.6.2 拆分NumPy数组 28 2.6.3 NumPy数组的属性 30 2.6.4 数组的转换 34 2.7 创建数组的视图和拷贝 35 2.8 花式索引 36 2.9 基于位置列表的索引方法 38 2.10 用布尔型变量索引NumPy数组 39 2.11 NumPy数组的广播 41 2.12 小结 44 2.13 参考资料 44 第3章 Pandas入门 45 3.1 Pandas的安装与概览 46 3.2 Pandas数据结构之DataFrame 47 3.3 Pandas数据结构之Series 49 3.4 利用Pandas查询数据 52 3.5 利用Pandas的DataFrame进行统计计算 56 3.6 利用Pandas的DataFrame实现 数据聚合 58 3.7 DataFrame的串联与附加 操作 62 3.8 连接DataFrames 63 3.9 处理缺失数据问题 65 3.10 处理日期数据 67 3.11 数据透视表 70 3.12 小结 71 3.13 参考资料 71 第4章 统计学与线性代数 72 4.1 用NumPy进行简单的描述性统计计算 72 4.2 用NumPy进行线性代数运算 75 4.2.1 用NumPy求矩阵的逆 75 4.2.2 用NumPy解线性方程组 77 4.3 用NumPy计算特征值和特征向量 78 4.4 NumPy随机数 80 4.4.1 用二项式分布进行博弈 81 4.4.2 正态分布采样 83 4.4.3 用SciPy进行正态检验 84 4.5 创建掩码式NumPy数组 86 4.6 忽略负值和极值 88 4.7 小结 91 第5章 数据的检索、加工与存储 92 5.1 利用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作 92 5.2 二进制.npy与pickle格式 94 5.3 使用PyTables存储数据 97 5.4 Pandas DataFrame与HDF5仓库之间的读写操作 99 5.5 使用Pandas读写Excel文件 102 5.6 使用REST Web服务和JSON 103 5.7 使用Pandas读写JSON 105 5.8 解析RSS和Atom订阅 106 5.9 使用Beautiful Soup解析HTML 108 5.10 小结 114 5.11 参考资料 114 第6章 数据可视化 115 6.1 Matplotlib的子库 116 6.2 Matplotlib绘图入门 116 6.3 对数图 118 6.4 散点图 119 6.5 图例和注解 121 6.6 三维图 123 6.7 Pandas绘图 125 6.8 时滞图 127 6.9 自相关图 129 6.10 Plot.ly 130 6.11 小结 132 第7章 信号处理与时间序列 133 7.1 statsmodels模块 134 7.2 移动平均值 134 7.3 窗口函数 136 7.4 协整的定义 138 7.5 自相关 140 7.6 自回归模型 142 7.7 ARMA模型 145 7.8 生成周期信号 147 7.9 傅里叶分析 149 7.10 谱分析 152 7.11 滤波 153 7.12 小结 155 第8章 应用数据库 156 8.1 基于sqlite3的轻量级访问 157 8.2 通过Pandas访问数据库 159 8.3 SQLAlchemy 161 8.3.1 SQLAlchemy的安装和配置 161 8.3.2 通过SQLAlchemy填充数据库 162 8.3.3 通过SQLAlchemy查询数据库 164 8.4 Pony ORM 166 8.5 Dataset:懒人数据库 167 8.6 PyMongo与MongoDB 168 8.7 利用Redis存储数据 170 8.8 利用memcache存储数据 171 8.9 Apache Cassandra 172 8.10 小结 174 第9章 分析文本数据和社交媒体 176 9.1 安装NLTK 177 9.2 NLTK简介 177 9.3 滤除停用字、姓名和数字 178 9.4 词袋模型 180 9.5 词频分析 181 9.6 朴素贝叶斯分类 183 9.7 情感分析 186 9.8 创建词云 189 9.9 社交网络分析 193 9.10 小结 195 第 10章 预测性分析与机器学习 197 10.1 预处理 198 10.2 基于逻辑回归的分类 201 10.3 基于支持向量机的分类 202 10.4 基于ElasticNetCV的回归分析 205 10.5 支持向量回归 207 10.6 基于相似性传播算法的聚类 分析 210 10.7 均值漂移算法 211 10.8 遗传算法 213 10.9 神经网络 217 10.10 决策树 219 10.11 小结 222 第 11章 Python生态系统的外部环境和云计算 223 11.1 与MATLAB/Octave交换 信息 224 11.2 安装rpy2 225 11.3 连接R 225 11.4 为Java传递NumPy数组 228 11.5 集成SWIG和NumPy 229 11.6 集成Boost和Python 233 11.7 通过f2py使用Fortran代码 235 11.8 PythonAnywhere云 236 11.9 小结 238 第 12章 性能优化、性能分析与并发性 239 12.1 代码的性能分析 240 12.2 安装Cython 245 12.3 调用C代码 248 12.4 利用multiprocessing创建进程池 252 12.5 通过Joblib提高for循环的并发性 254 12.6 比较Bottleneck函数与NumPy函数 255 12.7 通过Jug实现MapReduce 257 12.8 安装MPI for Python 259 12.9 IPython Parallel 260 12.10 小结 263 附录A 重要概念 264 附录B 常用函数 269

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像Excel一样使用python进行数据分析

python 利用excel进行数据分析,基本的excel的数据处理功能

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利用Python做数据分析.mobi

《利用Python做数据 分析》,也叫《利用python进行数据分析》,是麦金尼创作的软硬件开发类书籍。 从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑;利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果;利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作;处理各种各样的时间序列数据。

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python金融大数据分析+利用python进行数据分析+量化投资以python为工具

python金融大数据分析+利用python进行数据分析+量化投资以python为工具三本书籍有以python为工具对数据分析与量化投资进行学习

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python数据分析 英文原版

利用Python进行数据分析

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pandas数据分析实战案例

pandas数据分析实战案例,非常实用,适合初步学习着练手

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Python for Data Analysis(2nd Edition),Pandas经典教程,最新英文PDF原版

Python for Data Analysis第二版英文PDF超清原版, 涵盖Numpy, Jupyter, Pandas,使用Python进行数据分析的必读书(中文版为《利用Python进行数据分析》)

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Python进行数据分析

Python进行数据分析OReilly精品图书系列.pdf Python进行数据分析OReilly精品图书系列.pdf

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Python数据分析基础.pdf

本书采用基于项目的方法,介绍用Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python 基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON 和PDF 文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API 中提取数据。 本书适合数据处理工作相关人员。

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