东莞网站建设 信科网络,wordpress 启用主题,如何自己做优惠券网站,网站要和别人做api 链接#x1f935;‍♂️ 个人主页#xff1a;艾派森的个人主页 ✍#x1f3fb;作者简介#xff1a;Python学习者 #x1f40b; 希望大家多多支持#xff0c;我们一起进步#xff01;#x1f604; 如果文章对你有帮助的话#xff0c; 欢迎评论 #x1f4ac;点赞#x1f4… ‍♂️ 个人主页艾派森的个人主页 ✍作者简介Python学习者 希望大家多多支持我们一起进步 如果文章对你有帮助的话 欢迎评论 点赞 收藏 加关注 想学习python进行数据分析这本《利用python进行数据分析》是绕不开的一本书。目前该书根据Python3.10已经更新到第三版。 Python 语言极具吸引力。自从 1991 年诞生以来Python 如今已经成为最受欢迎的解释型编程语言。 pandas 诞生于2008年。它是由韦斯·迈金尼Wes McKinney于2008年开始开发的最初的目标是为了解决金融数据分析中的一些实际问题。pandas于2009年作为开源项目发布并逐渐在数据科学和数据分析领域获得了广泛的应用和认可。 如果你想学习如何使用Python进行数据分析那么这本《利用Python进行数据分析》是必不可少的一本书。而这本书的作者正是Python数据分析核心pandas库的开发者韦斯·迈金尼。现在这本30w人都在看的Python数据分析畅销书第三版中文版已经上市 相比于第二版第三版多了41页内容pandas升级为1.4.0、Python升级为3.10。第三版最大的变化是紧贴pandas升级主要是新增了方法和特性的内容。 《利用Python进行数据分析》这本书的成功绝非偶然。这本书的主角是pandas。从技术上讲pandas负责处理原始数据将其规整、清洗后成为高质量的结构化数据再利用数据进行可视化或模型训练。从业务上讲pandas上承爬虫下启机器学习pandas的两个重要的数据结构Series和DataFrame已成为机器学习中重要的基础数据结构。 《利用Python进行数据分析》这本书的写作质量非常高得益于本书作者也是pandas库的创作者本书知识点组织清晰、讲解流畅文字中间穿插代码、注意事项、图片和表格所以读起来一点也不枯燥。字里行间还能感受到作者对技术和开源的热爱。 掌握pandas能为许多工作奠定基础比如商业分析、金融量化、机器学习。另外pandas对学校和科研单位的研究者也非常有帮助。 作译者简介 作者Wes McKinney是Voltron Data的联合创始人兼首席技术官、Python数据社区的活跃成员同时也是在数据分析、金融和统计计算等领域推广使用Python的倡导者。Wes毕业于麻省理工学院同时也是Apache软件基金会的Apache Arrow和Apache Parquet项目的项目管理委员会成员。 译者陈松清华大学技术经济研究所副研究员技术经济大数据实验室技术负责人参与多项省部级、地区性课题研究。著有《区块链通识课50讲》译有《DeFi与金融的未来》具有 4 项国家发明专利。日常维护名为SeanCheney的博客、GitHub和公众号阅读量上千万。 主要变动 基于Python 3.10和pandas 1.4全面更新代码示例。 知识点紧跟Python、NumPy、pandas以及其他项目的最新版本。 新增配套在线开源电子版便于读者随时查看更新。 增加对新特性、新工具及方法的介绍。 新增大量实际案例。 导读视频 为方便初学者阅读译者陈松老师为本书制作了配套导读视频。视频可在B站“IT阅读排行榜”免费观看 购书链接 https://item.jd.com/14260998.html 文末推荐与福利 《利用Python进行数据分析》免费包邮送出3本 ​ 抽奖方式评论区随机抽取3位小伙伴免费送出参与方式关注博主、点赞、收藏、评论区评论“人生苦短拒绝内卷”切记要点赞收藏否则抽奖无效每个人最多评论三次活动截止时间2023-11-28 20:00:00 名单公布时间2023-11-28 21:00:00  免费资料获取更多粉丝福利关注下方公众号获取