ascending=False,inplace=True)# 对数据进行筛选filtered_data=data[data['column_name']>0]# 对数据进行聚合grouped_data=data.groupby('column_name').sum()
利用Python进行数据分析 原书第2版 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介 Wes McKinney 是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。他是一名活跃的演讲者,也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C 开源开发者。目前他在纽约从事软件架构师工作。
阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python 3.6进行了更新,并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。 下载地址 Txt格式下载 ...
书籍类型:Epub+Txt+pdf+mobi 发布日期:2024-11-01 连载状态:全集 书籍作者:[美]韦斯·麦金尼(Wes McKinney) ISBN:9787111603702 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板 内容简介 阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python3.6进行了更新,并增加了实际案例向你...
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本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。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,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。