第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas.NumPy.IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助高效解决一系列数据分析问题. 第2版中的主要更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引: 更新pandas库到2017年的新版: 新增一章关于更多高级pandas工具和一些使用提示:新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍. 学习参考: <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文

资料下载地址: 链接:https://pan.baidu.com/s/1y1C0bJPkSn7Sv6Eq9G5_Ug 提取码:vscu <利用Python进行数据分析(第二版)>高清中文版PDF+高清英文版PDF+配套源代码 高清中文版PDF,带目录和书签,能够复制粘贴:高清英文版PDF,带目录和书签,能够复制粘贴:中英文两版可以对比学习.配套源代码:经典书籍,讲解详细:其中,高清中文版如图:

NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 该对象是一个快速灵活的大数据集容器.你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算,其语法跟标量元素之间的运算一样 列表转换为数组 二维列表 数据类型 其他一些自动生成的数组 arange() ndarray的数据类型 使用astype()方法转换类型,如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截断,如果某个字符串数组全是数字,也可以用其转换为数值形式 数组和标量之间的运算 数组很重要,因为它使你不用编写循环即可对主句执行

绘图和可视化 matplotlib入门 创建窗口和画布 fig = plt.figure() ax1 = fig.add_subplot(2,2,1) ax2 = fig.add_subplot(2,2,2) ax3 = fig.add_subplot(2,2,3) plt.show(fig) 方便创建多个画布 fig, axes = plt.subplots(2,3) print axes plt.show(fig) 调整subplot周围的间距 颜色.标记.线型 ax.plot(x,y,'g

数据加载.存储与文件格式 读写文本格式的数据 逐块读取文本文件 read_xsv参数nrows=x 要逐块读取文件,需要设置chunksize(行数),返回一个TextParser对象. 还有一个get_chunk方法,它使你可以读取任意大小的块. 将数据写出到文本格式 DataFrame的to_csv() Series的to_csv()和from_csv()和read_csv() 手工处理分隔符格式 JSON数据 python标准库中有专门操作模块 json.loads() json.dump

引言 1 列表推导式 records = [json.loads(line) for line in open(path)] 这是一种在一组字符串(或一组别的对象)上执行一条相同操作(如json.loads)的简洁方式.在一个打开的文件句柄上进行迭代即可获得一个由行组成的序列.现在,records对象就成为一组Python字典了. {u'a': u'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko)

数据规整化:清理.转换.合并.重塑 合并数据集 pandas.merge pandas.concat combine_first 数据库风格的DataFrame合并 索引上的合并 join()实例方法 轴向连接 NumPy中有concatenation pandas中concat() 合并重叠数据 NumPy中的where() pandas中的combine_first 重塑和轴向旋转 重塑层次化索引 stack() 列到行 unstack() 行到列 将长格式旋转为宽格式 不懂 数据转换 移除

pandas入门 数据结构 Series Series是一种类似于一维数组的对象,它由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之相关的数据标签(即索引)组成.仅由一组数据即可产生最简单的Series: 可以通过索引的方式选取Series中的单个或一组值. 运算(根据布尔型数组进行过滤,标量乘法,应用数学函数). 根据字典创建Series. NaN(not a number)表示缺失或NA值. isnull()和notnoll()用于检测缺失数据. 在算术运算中会自动对齐不同索引的数据. Se

项目简介 Project Brief <利用Python进行数据分析-第二版>自学过程中整理的知识图谱. Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy and IPython. Knowledge Graph was made in the process of self-study. 源文件emmx格式,源文件已经上传Github 项目指南 GitHub地址(源文件) https://github.com/JYRoy/

最近在学习<利用Python进行数据分析>,找到了github项目的地址, 英文版本,中文版本 (非常感谢翻译中文的作者). mark一下,方便后边学习查找.

<利用Python进行数据分析·第2版>第四章 Numpy基础:数组和矢量计算 numpy高效处理大数组的数据原因: numpy是在一个连续的内存块中存储数据,独立于其他python内置对象.其C语言编写的算法库可以操作内存而不必进行其他工作.比起内置序列,使用的内存更少(即时间更快,空间更少) numpy可以在整个数组上执行复杂的计算,而不需要借助python的for循环 4.0 前提知识 数据:结构化的数据代指所有的通用数据,如表格型,多维数组,关键列,时间序列等 相关包:numpy pa

<利用Python进行数据分析·第2版>第五章 pandas入门--基础对象.操作.规则 python引用.浅拷贝.深拷贝 / 视图.副本 视图=引用 副本=浅拷贝/深拷贝 浅拷贝/深拷贝区别 浅拷贝:拷贝对象的副本,但内部子对象还是引用(如果list内还有小list,小list改变会使原对象变化 .copy/python切片/ * 运算 深拷贝:父对象子对象副本全都拷贝,没有引用 .deepcopy 第五章:pandas入门 pandas: Series:类数组数据结构 DataFrame:

<利用Python进行数据分析·第2版> 第 1 章 准备工作第 2 章 Python 语法基础,IPython 和 Jupyter第 3 章 Python 的数据结构.函数和文件第 4 章 NumPy 基础:数组和矢量计算第 5 章 pandas 入门第 6 章 数据加载.存储与文件格式第 7 章 数据清洗和准备第 8 章 数据规整:聚合.合并和重塑第 9 章 绘图和可视化第 10 章 数据聚合与分组运算第 11 章 时间序列第 12 章 pandas 高级应用第 13 章 Python 建

以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分代码组成:少量需要占用大部分执行时间的代码,以及大量不经常执行的“粘合剂代码”. cython已经成为python领域中创建编译型扩展以及对接c/c++代码的一大途径. 3.在那些要求延迟性非常小的应用程序中(例如高频交易系统),为了尽最大可能地优化性能,耗费时间使用诸如C++这样更低级.更低生产率的语言进行

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.

python核心编程第二版笔记由网友提供:open168 python核心编程--笔记(很详细,建议收藏) 解释器options:1.1 –d   提供调试输出1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件)1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪)1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档)1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本1.8 file  

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组 对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能 用于集成C/C++等代码的工具 一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:

学习一门语言就是不断实践,python是目前用于数据分析最流行的语言,我最近买了本书<利用python进行数据分析>(Wes McKinney著),还去图书馆借了本<Python数据分析基础教程--NumPy学习指南>(第二版),准备将python数据分析工具的门给入了哈哈,闲话少说,直接切入正题. 首先<利用python进行数据分析>此书的译者强烈建议计算机环境的配置最好与书上的一致,所以我找了半天书上要求用的安装包 第一,安装32位的EPDFree(书上的版本就是3

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的

matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过