• Python数据分析之道——Thinking in Pandas
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Python数据分析之道——Thinking in Pandas

32.23 6.7折 48 九品

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作者[美]汉娜 斯捷潘内克 著

出版社水利水电出版社

出版时间2021-08

版次1

装帧其他

货号A19

上书时间2024-11-01

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品相描述:九品
图书标准信息
  • 作者 [美]汉娜 斯捷潘内克 著
  • 出版社 水利水电出版社
  • 出版时间 2021-08
  • 版次 1
  • ISBN 9787517097808
  • 定价 48.00元
  • 装帧 其他
  • 开本 16开
  • 纸张 胶版纸
  • 页数 112页
  • 字数 146千字
【内容简介】
本书通过以Pandas实现的精彩的数据分析项目,来讲解大数据相关的主题及概念。通过学习本书,读者可以根据项目的大小及类型来评估自己的项目是否适合使用Pandas库。本书对如何在Pandas中高效地加载及标准化数据进行了解读,并回顾了一些常用的加载器及它们的一些**威力的选项,从而读者可以学会如何高效地存取及转换数据、使用什么方法、什么时候采用或回避一些更高性能的技术。本书还将带读者用心思考Pandas中基本的数据访问及维护,以及直觉字典语法。本书适合作为Python数据分析学习者及相关从业人员的参考用书。
【目录】


前言

章 概述

pandas简介

如何利用pandas构建一个黑洞图像

如何利用pandas帮助金融机构对未来市场

进行更准确预测

如何利用pandas提高内容可发现

第2章 基本数据访问与合并

dataframe的创建和访问

iloc方

loc方

使用merge方合并dataframe

使用join方合并dataframe

使用concat方合并dataframe

第3章 pandas在hood下的工作机制

python数据结构

cpython解释器、python和numpy的能

pandas能简介

选择正确的dataframe

第4章 数据加载与规范化

pd.read_csv

pd.read_json

pd.read_sql, pd.read_sql_table, and

pd.read_sql_query

第5章 pandas基础数据转换

pivot和pivot表

stack和unstack

melt

转置transe

第6章 apply方

不适用apply方的场合

适用apply方的场合

利用cythorl提高apply方的能

第7章 groupby

正确使用groupby

索引

避使用groupby

第8章 pandas之外的能改进

计算机体系结构

如何利用numexpr改进能

blas和lapack

第9章 pandas的发展趋势

pandas 1.0

结论

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