内容简介： 获取有关在Python中处理，处理，清理和处理数据集的完整说明。针对Python 3.6进行了更新，本动手指南的第二版充满了实际案例研究，向您展示如何有效地解决一系列广泛的数据分析问题。您将在此过程中学习熊猫，NumPy，IPython和Jupyter的最新版本。 本书由Python熊猫项目的创建者Wes McKinney撰写，是一本实用且现代的Python中数据科学工具介绍。对于刚接触Python的分析师和面向数据科学和科学计算的Python程序员来说，这是理想之选。数据文件和相关资料可在GitHub上找到。 - 探索性计算使用IPython shell和Jupyter笔记本
- 在NumPy（数值Python）中学习基本和高级功能
- 开始使用熊猫库中的数据分析工具
- 使用灵活的工具来加载，清理，转换，合并和重塑数据
- 用matplotlib创建信息可视化
- 应用pandas groupby工具对切片，切块和汇总数据集
- 分析和操纵正常和不规则的时间序列数据
- 通过详尽的示例了解如何解决实际数据分析问题
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