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分类于: 计算机基础 职场办公
简介
Python数据分析:活用Pandas库 豆 0.0分
资源最后更新于 2020-10-05 18:40:01
作者:[美] 丹尼尔·陈
译者:武传海
出版社:人民邮电出版社
出版日期:2020-01
ISBN:9787115529114
文件格式: pdf
简介· · · · · ·
本书是Python数据分析入门书,每个概念都通过简单实例来阐述,便于读者理解与上手。具体内容包括:Python及Pandas基础知识,加载和查看数据集,Pandas的DataFrame对象和Series对象,使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的绘图方法为探索性数据分析作图,连接与合并数据集,处理缺失数据,清理数据,转换数据类型,处理字符串,应用函数,分组操作,拟合及评估模型,正则化方法与聚类技术等。
目录
序
前言
致谢
关于作者
第一部分 简介
第1章 Pandas DataFrame基础知识
第2章 Pandas数据结构
第3章 绘图入门
第二部分 数据处理
第4章 数据组合
第5章 缺失数据
第6章 整理数据
第三部分 数据整理
第7章 数据类型
第8章 字符串和文本数据
第9章 应用
第10章 分组操作:分割-应用-组合
第11章 datetime数据类型
第四部分 数据建模
第12章 线性模型
第13章 广义线性模型
第14章 模型诊断
第15章 正则化
第16章 聚类
第五部分 终章
第17章 Pandas之外
第18章 写给自学者
前言
致谢
关于作者
第一部分 简介
第1章 Pandas DataFrame基础知识
第2章 Pandas数据结构
第3章 绘图入门
第二部分 数据处理
第4章 数据组合
第5章 缺失数据
第6章 整理数据
第三部分 数据整理
第7章 数据类型
第8章 字符串和文本数据
第9章 应用
第10章 分组操作:分割-应用-组合
第11章 datetime数据类型
第四部分 数据建模
第12章 线性模型
第13章 广义线性模型
第14章 模型诊断
第15章 正则化
第16章 聚类
第五部分 终章
第17章 Pandas之外
第18章 写给自学者