《利用Python进行数据分析·第2版》
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《利用Python进行数据分析·第2版》
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SeanCheney
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点评于 2021-01-13
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《利用Python进行数据分析·第2版》第1章 准备工作1.1 本书的内容1.2 为什么要使用Python进行数据分析1.3 重要的Python库matplotlibIPython和JupyterSc
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《利用Python进行数据分析·第2版》第2章 Python语法基础，IPython和Jupyter Notebooks2.1 Python解释器2.2 IPython基础2.3 Python语法基础
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《利用Python进行数据分析·第2版》第3章 Python的数据结构、函数和文件3.1 数据结构和序列3.2 函数3.3 文件和操作系统3.4 结论
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《利用Python进行数据分析·第2版》第4章 NumPy基础：数组和矢量计算4.1 NumPy的ndarray：一种多维数组对象4.2 通用函数：快速的元素级数组函数4.3 利用数组进行数据处理4.
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《利用Python进行数据分析·第2版》第5章 pandas入门5.1 pandas的数据结构介绍5.2 基本功能5.3 汇总和计算描述统计5.4 总结
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《利用Python进行数据分析·第2版》第6章 数据加载、存储与文件格式6.1 读写文本格式的数据6.2 二进制数据格式6.3 Web APIs交互6.4 数据库交互6.5 总结
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《利用Python进行数据分析·第2版》第7章 数据清洗和准备7.1 处理缺失数据7.2 数据转换7.3 字符串操作7.4 总结
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《利用Python进行数据分析·第2版》第8章 数据规整：聚合、合并和重塑8.1 层次化索引8.2 合并数据集8.3 重塑和轴向旋转8.4 总结
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《利用Python进行数据分析·第2版》第9章 绘图和可视化9.1 matplotlib API入门9.2 使用pandas和seaborn绘图9.3 其它的Python可视化工具9.4 总结
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《利用Python进行数据分析·第2版》第10章 数据聚合与分组运算10.1 GroupBy机制10.2 数据聚合10.3 apply：一般性的“拆分－应用－合并”10.4 透视表和交叉表10.5 总
11
《利用Python进行数据分析·第2版》第11章 时间序列11.1 日期和时间数据类型及工具11.2 时间序列基础11.3 日期的范围、频率以及移动11.4 时区处理时区本地化和转换11.5 时期及其
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《利用Python进行数据分析·第2版》第12章 pandas高级应用12.1 分类数据12.2 GroupBy高级应用12.3 链式编程技术12.4 总结
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《利用Python进行数据分析·第2版》第13章 Python建模库介绍13.1 pandas与模型代码的接口13.2 用Patsy创建模型描述13.3 statsmodels介绍13.4 sciki
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《利用Python进行数据分析·第2版》第14章 数据分析案例14.1 来自Bitly的USA.gov数据14.2 MovieLens 1M数据集14.3 1880-2010年间全美婴儿姓名14.4
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