データ解析はPythonの使用して行われた説明：
Pythonを使用して構造化データを制御、処理、整理、分析するための完全なコースをお探しですか？「Pythonを使用したデータ分析」には、多くの実用的なケースが含まれています。さまざまなPythonライブラリ（NumPy、pandas、matplotlib、IPythonなどを含む）を使用して、さまざまなデータ分析の問題を効率的に解決する方法を学びます。
著者Wes McKinneyはpandasライブラリのメイン著者であるため、この本は、Pythonを使用してデータ集約型アプリケーションを実装する科学計算の実用的なガイドとしても使用できます。この本は、Pythonが初めてのアナリストや、科学計算が初めてのPythonプログラマーに適しています。
・主要な開発環境として、対話型シェルであるIPythonを使用します。
・NumPy（数値Python）の基本知識と高度な知識を学びます。
・パンダライブラリのデータ分析ツールから始めます。
高性能ツールを使用して、データをロード、クリーン、変換、マージ、および再形成します。
・matplotlibを使用して、散布図と静的またはインタラクティブな視覚化結果を作成します。
・パンダのgroupby関数を使用して、データセットをスライス、ダイス、および要約します。
・さまざまな時系列データを処理します。
・詳細なケーススタディを通じて、Web分析、社会科学、金融、経済学の分野における問題を解決する方法を学びます。
Pythonを使用したデータ分析用ディレクトリ：
はじめに1
第1 章準備5
この本の主な内容5
データ分析にPythonを使用する理由6
重要なPythonライブラリ7
インストールとセットアップ10
コミュニティとセミナー16
この本の使用16
謝辞18
2第1章はじめに20
の21から1.usa.gov bit.lyのデータ
MovieLens 1Mデータセット29
1880年から1835年2010年米国赤ちゃんの名前の間の
簡単な概要47
第3章IPython：対話型のコンピューティング環境と開発48
IPython 49ベーシス
内保存51
コマンド履歴の使用60
オペレーティングシステムとの対話63
ソフトウェア開発ツール66
IPython HTMLノートブック75
IPythonを使用してコード開発効率を向上させるためのいくつかのヒント77
高度なIPython機能79
謝辞81
第4章NumPyの基本：配列とベクトルの計算82
NumPyのndarray：多次元配列オブジェクト83
ユニバーサル関数：高速要素レベルの配列関数98
データ処理に配列を使用100配列の
ファイル入出力100
線形代数109
乱数生成111の
例：ランダムウォーク112
第5章パンダの概要115
パンダデータ構造の概要116
基本機能126
要約と計算の説明の統計142
欠落データの処理148
階層インデックス153
パンダに関するその他のトピック158
第6章データのロード、保存、およびファイル形式162
テキスト形式でのデータの読み取りと書き込み162
バイナリデータ形式179
HTMLとWeb APIの使用181
データベースの使用182
第7章データの正規化：クリーンアップ、変換、マージ、形状変更
186データセットのマージ186
形状変更と軸回転200
データ変換204
文字列操作217
例：USDA食品データベース224
第8章プロットと可視化231
matplotlib APIの概要231
パンダでの関数の
プロット244 プロットマップ：ハイチ地震危機データのグラフィック表示254
Pythonグラフィカルツールエコシステム260
第9章データ集約グループ化操作あり263
GroupByテクノロジー264
データ集約271
グループレベルの操作と変換276
ピボットテーブルとクロステーブル288
例：2012年連邦選挙委員会データベース291
第10章時系列302
日付と時刻のデータタイプとツール303
時系列基準307
日付範囲、周波数、および移動311
タイムゾーン処理317
期間およびそれらの算術演算322
リサンプリングおよび周波数変換327
時系列描画334
移動ウィンドウ関数337
パフォーマンスおよびメモリ使用に関する考慮事項342
第11章財務および経済データアプリケーション344
データの正規化のトピック344
グループ変換と分析355
その他のサンプルアプリケーション361
第12章NumPy高度なアプリケーション368 ndarray
オブジェクトの内部メカニズム368
高度な配列操作370
ブロードキャスト378
ufunc高度なアプリケーション383
構造化された記録済み配列386
詳細ソートされたトピック388
NumPyのマトリックスクラス393
高度な配列の入力と出力395
パフォーマンスに関する推奨事項397
付録A Python言語のハイライト401
ダウンロードアドレス
https://pan.baidu.com/s/1tIFNpeWdzIQSY3EHT0AHGA
-
コードを抽出するには：
[WeChatを開く]-> [下のQRコードをスキャン]-> [データと人をフォロー]抽出コードを取得するには、「800123」と入力します
電子書籍のリソースの共有を厳守してください、あなたの承認をありがとう！
このパブリックアカウントのフォローをキャンセルすると、再度フォローしてもこのサービスを提供できなくなります。