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利用 Python 進行數據分析 (Python for Data Analysis) /《利用Python进行数据分析》 電子書 [已下載] 資料來源: https://mp.weixin.qq.com/s/Y0RluFzfvDtGHea5lb4qfA 链接：https://pan.baidu.com/s/15tStUxrUjvKWTkgY3ZiVIA 提取码：tmx5 code: https://github.com/wesm/pydata-book 第1章 準備工作     本書主要內容      為什麼要使用Python進行數據分析     重要的Pvthon庫      安裝和設置      社區和研討會      使用本書      致謝 第2章 引言     來自bit.1y的1usagov數據      MovieLens 1M數據集      1880一2010年間全美嬰兒姓名      小結及展望 第3章 IPython：一種交互式計算和開發環境     IPvthon基礎          內省     使用命令歷史      與操作系統交互      軟件開發工具      IPython HTML NOtebOOk      利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示     高級IPython功能      致謝      第4章 NumPy基礎：數組和矢量計算     NumPy的ndarray：一種多維數組對象              通用函數快速的元素級數組函數          利用數組進行數據處理     用於數組的文件輸入輸出     線性代數          隨機數生成      範例：隨機漫步 第5章 pandas入f]     pandas的數據結構介紹     基本功能      匯總和計算描述統計     處理缺失數據     層次化索引          其他有關Pandas的話題          第6章 數據加載、存儲與文件格式     讀寫文本格式的數據     二進制數據格式     使用HTML和web API     使用數據庫 第7章 數據規整化：清理、轉換、合併、重塑     合併數據集      重塑和軸向旋轉     數據轉換     字符串操作                      示例usDA食品數據庫  第8章 繪圖和可視化     matDlotlib API入門     pandas中的繪圖函數          繪製地圖    圖形化顯示海地地震危機數據     Python圖形化工具生態系統  第9章 數據聚合與分組運算     GroupBy技術      數據聚合              分組級運算和轉換     透視表和交叉表     示例：2012聯邦選舉委員會數據庫 第10章 時間序列     日期和時間數據類型及工具     時間序列基礎     日期的範圍頻率以及移動     時區處理     時期及其算術運算          重採樣及頻率轉換     時間序列繪圖              移動窗口函數     性能和內存使用方面的註意事項      第11章 金融和經濟數據應用     數據規整化方面的話題     分組變換和分析          更多示例應用 第12章 NumPy高級應用     ndarray對象的內部機理          高級數組操作     廣播          ufunc高級應用     結構化和記錄式數組      更多有關排序的話題     NumPy的matrix類     高級數組輸入輸出      性能建議  附錄A Python語言精要