附件:设置1:设置2:设置3:本书共分为10章, 循序渐进地讲述了Python数据分析的基本概念、NumPy、Pandas、matplotlib 以及Python数据分析的综合案例, 包括以下主要内容: Python数据分析的基本概念与环境安装配置, 以及开发工具的使用 ; NumPy模块的基本概念、结构及语法 ; 介绍数据分析的核心模块Pandas, 以及如何使用Pandas中两大核心对象Series和DataFrame ; 如何从数据源 (文件、数据库) 中读取数据并转换为Pandas模块中的Dat-aFrame对象, 进而进行数据分析 ; Pandas中的缺失对象、索引对象以及常用的数据清洗方式 ; Pandas中的多层索引对象, 以及索引对象和Pandas中Series与DataFrame的关系 ; 数据合并的概念, 以及Pandas中数据合并的方法 ; 数据分组的概念, 以及Pandas中数据分组的方法 ; 如何利用matplotlib进行数据可视化 ; 综合利用本书知识为读者展示对招聘数据进行分析的实战案例。摘要:有书目
附注提要
本书共分为10章, 循序渐进地讲述了Python数据分析的基本概念、NumPy、Pandas、matplotlib 以及Python数据分析的综合案例, 包括以下主要内容: Python数据分析的基本概念与环境安装配置, 以及开发工具的使用 ; NumPy模块的基本概念、结构及语法 ; 介绍数据分析的核心模块Pandas, 以及如何使用Pandas中两大核心对象Series和DataFrame ; 如何从数据源 (文件、数据库) 中读取数据并转换为Pandas模块中的Dat-aFrame对象, 进而进行数据分析 ; Pandas中的缺失对象、索引对象以及常用的数据清洗方式 ; Pandas中的多层索引对象, 以及索引对象和Pandas中Series与DataFrame的关系 ; 数据合并的概念, 以及Pandas中数据合并的方法 ; 数据分组