谁有《利用Python进行数据分析》电子书百度网盘资源下载

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《利用Python进行数据分析》是2013年10月机械工业出版社出版的软硬件开发类图书，作者是麦金尼。讲述了从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具、matpIotlib、pandas的groupby功能等处理各种各样的时间序列数据。

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?pwd=z49b 提取码: z49b简介：从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑；利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果；利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作；处理各种各样的时间序列数据。    

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5. 求《数据化分析Python实战》全文免费下载百度网盘资源,谢谢~

《数据化分析Python实战》百度网盘pdf最新全集下载:链接: https://pan.baidu.com/s/1NngzGhehYHLqh1wJqCA7IQ
?pwd=q14j 提取码: q14j简介：数据化分析 Python 实战是林骥2008年开始从事数据化分析工作，并于2012 年在微博和博客上?分享??的?些学习?得和?作经验，而编写的文档，方便想学习python的朋友。    

6. 《Python数据分析基础》epub下载在线阅读，求百度网盘云资源

《Python数据分析基础》（[美] Clinton W. Brownley）电子书网盘下载免费在线阅读
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 密码：efyd
书名：Python数据分析基础
作者：[美] Clinton W. Brownley
译者：陈光欣
豆瓣评分：7.0
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2017-8
页数：272
内容简介：
想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。
学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本
读取和解析CSV文件
读取多个Excel工作表和工作簿
执行数据库操作
搜索特定记录、分组数据和解析文本文件
建立统计图并绘图
生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型
在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
作者简介：
Clinton W. Brownley
博士，Facebook数据科学家，负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。

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《Python数据分析基础》（[美] Clinton W. Brownley）电子书网盘下载免费在线阅读
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 提取码：TXPU
书名：Python数据分析基础
作者：[美] Clinton W. Brownley
译者：陈光欣
豆瓣评分：7.0
出版社：人民邮电出版社
出版年份：2017-8
页数：272
内容简介：
想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？
来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。
学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本
读取和解析CSV文件
读取多个Excel工作表和工作簿
执行数据库操作
搜索特定记录、分组数据和解析文本文件
建立统计图并绘图
生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型
在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本
作者简介：
Clinton W. Brownley
博士，Facebook数据科学家，负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。

8. 《利用Python进行数据分析》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《利用Python进行数据分析》（Wes McKinney）电子书网盘下载免费在线阅读
链接：https://pan.baidu.com/s/1ubJ81dbmvUqRI_dKDR3zlA
 提取码：HQUK
书名：利用Python进行数据分析
作者：Wes McKinney
译者：唐学韬
豆瓣评分：8.6
出版社：机械工业出版社
出版年份：2013-11-18
页数：464
内容简介：

还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。
由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。
•将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
•学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。
•从pandas库的数据分析工具开始。
•利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
•利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
•利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
•处理各种各样的时间序列数据。
•通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。
作者简介：
Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。在创建Lambda Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。