Pandas數據分析 (美)斯蒂芬妮.莫林 著 李強 譯 9787302631354 【台灣高等教育出版社】

*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202306*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：Pandas數據分析
ISBN：9787302631354
出版社：清華大學
著編譯者：(美)斯蒂芬妮.莫林 著 李強 譯
頁數：699
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1539937
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

《Pandas數據分析》詳細闡述了與Pandas數據分析相關的基本解決方案，主要包括數據分析導論、使用Pandas DataFrame、使用Pandas進行數據整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可視化數據、使用Seaborn和自定義技術繪圖、金融分析、基於規則的異常檢測、Python機器學習入門、做出更好的預測、機器學習異常檢測等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。 本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。

作者簡介

斯蒂芬妮·莫林（Stefanie Molin）是紐約彭博有限合夥企業（Bloomberg LP）的數據科學家和軟體工程師，負責解決信息安全方面的棘手問題，特別是圍繞異常檢測、構建數據收集工具和知識共享等方面的工作。她在數據科學、設計異常檢測解決方案以及在廣告技術（AdTech）和金融科技（FinTech）行業中利用R和Python的機器學習方面擁有豐富的經驗。 她擁有哥倫比亞大學傅氏基金工程和應用科學學院運籌學學士學位，輔修經濟學、創業與創新。在閑暇時間，她喜歡環遊世界、發明新食譜、學習人與計算機之間使用的新語言。

目錄

第1篇 Pandas入門
第1章 數據分析導論
1 1 章節材料
1 2 數據分析基礎知識
1 2 1 數據收集
1 2 2 數據整理
1 2 3 探索性數據分析
1 2 4 得出結論
1 3 統計基礎知識
1 3 1 採樣
1 3 2 描述性統計
1 3 3 集中趨勢的度量
1 3 4 均值
1 3 5 中位數
1 3 6 眾數
1 3 7 數據散布的度量
1 3 8 全距
1 3 9 方差
1 3 10 標準差
1 3 11 變異係數
1 3 12 四分位距
1 3 13 四分位離散係數
1 3 14 匯總數據
1 3 15 常見分佈
1 3 16 縮放數據
1 3 17 量化變數之間的關係
1 3 18 匯總統計的陷阱
1 3 19 預測
1 3 20 推論統計
1 4 設置虛擬環境
1 4 1 虛擬環境
1 4 2 使用venv
1 4 3 Windows中的操作
1 4 4 Linux/macOS中的操作
1 4 5 使用conda
1 4 6 安裝所需的Python包
1 4 7 關於Pandas
1 4 8 JupyterNotebook
1 4 9 啟動JupyterLab
1 4 10 驗證虛擬環境
1 4 11 關閉JupyterLab
1 5 小結
1 6 練習
1 7 延伸閱讀
第2章 使用PandasDataFrame
2 1 章節材料
2 2 Pandas數據結構
2 2 1 Series
2 2 2 Index
2 2 3 DataFrame
2 3 創建PandasDataFrame
2 3 1 從Python對象中創建DataFrame
2 3 2 從文件中創建DataFrame
2 3 3 從資料庫中創建DataFrame
2 3 4 從API中獲取數據以創建DataFrame
2 4 檢查DataFrame對象
2 4 1 檢查數據
2 4 2 描述數據
2 5 抓取數據的子集
2 5 1 選擇列
2 5 2 切片
2 5 3 索引
2 5 4 過濾
2 6 添加和刪除數據
2 6 1 創建新數據
2 6 2 刪除不需要的數據
2 7 小結
2 8 練習
2 9 延伸閱讀
第2篇 使用Pandas進行數據分析
第3章 使用Pandas進行數據整理
3 1 章節材料
3 2 關於數據整理
3 2 1 數據清洗
3 2 2 數據轉換
3 2 3 寬數據格式
3 2 4 長數據格式
3 2 5 數據充實
3 3 探索API以查找和收集溫度數據
3 4 清洗數據
3 4 1 重命名列
3 4 2 類型轉換
3 4 3 按值排序
3 4 4 索引排序
3 4 5 設置索引
3 4 6 重置索引
3 4 7 重新索引
3 5 重塑數據
3 5 1 轉置DataFrame
3 5 2 旋轉DataFrame
3 5 3 融合DataFrame
3 6 處理重複、缺失或無效的數據
3 6 1 查找有問題的數據
3 6 2 處理潛在的問題
3 7 小結
3 8 練習
3 9 延伸閱讀
第4章 聚合PandasDataFrame
4 1 章節材料
4 2 在DataFrame上執行資料庫風格的操作
4 2 1 查詢DataFrame
4 2 2 合併DataFrame
4 3 使用DataFrame操作充實數據
4 3 1 算術和統計
4 3 2 分箱
4 3 3 應用函數
4 3 4 窗口計算
4 3 5 滾動窗口
4 3 6 擴展窗口
4 3 7 指數加權移動窗口
4 3 8 管道
4 4 聚合數據
4 4 1 匯總DataFrame
4 4 2 按組聚合
4 4 3 數據透視表和交叉表
4 5 處理時間序列數據
4 5 1 基於日期選擇和過濾數據
4 5 2 基於時間選擇和過濾數據
4 5 3 移動滯后數據
4 5 4 差分數據
4 5 5 重採樣
4 5 6 合併時間序列
4 6 小結
4 7 練習
4 8 延伸閱讀
第5章 使用Pandas和Matplotlib可視化數據
5 1 章節材料
5 2 Matplotlib簡介
5 2 1 基礎知識
5 2 2 繪圖組件
5 2 3 其他選項
5 3 使用Pandas繪圖
5 3 1 隨時間演變
5 3 2 變數之間的關係
5 3 3 分佈
5 3 4 計數和頻率
5 4 pandas plotting模塊
5 4 1 散點圖矩陣
5 4 2 滯後圖
5 4 3 自相關圖
5 4 4 自舉圖
5 5 小結
5 6 練習
5 7 延伸閱讀
第6章 使用Seaborn和自定義技術繪圖
6 1 章節材料
6 2 使用Seaborn進行高級繪圖
6 2 1 分類數據
6 2 2 相關性和熱圖
6 2 3 回歸圖
6 2 4 分面
6 3 使用Matplotlib格式化繪圖
6 3 1 標題和標籤
6 3 2 圖例
6 3 3 格式化軸
6 4 自定義可視化
6 4 1 添加參考線
6 4 2 區域著色
6 4 3 註解
6 4 4 顏色
6 4 5 顏色表
6 4 6 條件
詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。