【经典书】Python数据数据分析第二版，541页pdf

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在Python中获得操作、处理、清理和处理数据集的完整说明。本实用指南的第二版针对Python 3.6进行了更新，其中包含了大量的实际案例研究，向您展示了如何有效地解决广泛的数据分析问题。在这个过程中，您将学习最新版本的panda、NumPy、IPython和Jupyter。

本书由Python panda项目的创建者Wes McKinney编写，是对Python中的数据科学工具的实用的、现代的介绍。对于刚接触Python的分析人员和刚接触数据科学和科学计算的Python程序员来说，它是理想的。数据文件和相关材料可以在GitHub上找到。

• 使用IPython外壳和Jupyter笔记本进行探索性计算

• 学习NumPy (Numerical Python)中的基本和高级特性

• 开始使用pandas库的数据分析工具

• 使用灵活的工具来加载、清理、转换、合并和重塑数据

• 使用matplotlib创建信息可视化

• 应用panda groupby工具对数据集进行切片、切割和汇总

• 分析和处理有规律和不规则的时间序列数据

• 学习如何解决现实世界的数据分析问题与彻底的，详细的例子

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