Python数据科学实战--聚文网

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编辑推荐

1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深入了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深入浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深入理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。

内容简介

本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理。本书结合示例系统展示了Python在获取数据、转换数据和分析数据方面的功能。
通过本书，你不仅会深入理解Python数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，使用Pytho可以提高工作效率。
本书主要内容：
列表、元组、字典、集合；
NumPy库、pandas库、scikit-learn库、Matplotlib库；
关系数据库和NoSQL数据库；
数据的聚合、合并、分析与可视化；
机器学习在数据分析中的应用。

作者简介

尤里·瓦西列夫（Yuli Vasiliev）是一名程序员、作家，精通开源开发、数据结构和数据库后端开发。他是 Natural Language Processing with Python and spaCy一书的作者。

第1章数据的基础知识1
1.1数据类别1
1.1.1非结构化数据1
1.1.2结构化数据2
1.1.3半结构化数据3
1.1.4时间序列数据4
1.2数据来源5
1.2.1API6
1.2.2网页7
1.2.3数据框7
1.2.4文件8
1.3数据处理流程8
1.3.1数据获取9
1.3.2数据清洗9
1.3.3数据变换10
1.3.4数据分析10
1.3.5数据存储11
1.4Python特有的方式11
1.5总结12
第2章Python数据结构13
……

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