Python數據預處理 羅伊.賈法里 9787302649076 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：清華大學
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| *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：202311*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，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：Python數據預處理 ISBN：9787302649076 出版社：清華大學 著編譯者：羅伊.賈法里 頁數：496 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1597267 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書詳細闡述了與Python數據預處理相關的基本解決方案，主要包括NumPy和Pandas簡介、Matplotlib簡介、數據、資料庫、數據可視化、預測、分類、聚類分析、數據清洗、數據融合與數據集成、數據歸約、數據轉換等內容。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 羅伊·賈法里博士是美國加州雷德蘭茲大學商業分析學助理教授。 Roy講授和開發了涵蓋數據清洗、決策、數據科學、機器學習和優化的大學水平課程。Roy的教學風格是崇尚動手實踐，他相信最好的學習方式是邊做邊學。Roy採用主動學習的教學理念，讀者在本書中將體驗到這種主動學習方式。 Roy認為，只有使用最有效的工具、對數據分析目標有適當的理解、了解數據預處理步驟並能夠比較各種方法時，才能成功進行數據預處理。這種理念塑造了本書的結構。目錄 第1篇 技術基礎第1章 NumPy和Pandas簡介 1 1 技術要求 1 2 Jupyter Notebook概述 1 3 通過計算機編程進行數據分析的實質含義 1 4 NumPy基本函數概述 1 4 1 np arange()函數 1 4 2 np zeros()和np ones()函數 1 4 3 示例——使用佔位符來容納分析 1 4 4 np linspace()函數 1 4 5 示例——使用np linspace()求解 1 5 Pandas概述 1 6 Pandas數據訪問 1 6 1 Pandas DataFrame訪問 1 6 2 訪問DataFrame行 1 6 3 訪問DataFrame列 1 6 4 訪問DataFrame值 1 6 5 訪問Pandas Series 1 7 切片 1 7 1 對NumPy數組進行切片 1 7 2 對Pandas DataFrame進行切片 1 7 3 切片的實用示例 1 8 用於過濾DataFrame的布爾掩碼 1 8 1 使用布爾掩碼的分析示例1 1 8 2 使用布爾掩碼的分析示例2 1 9 用於探索DataFrame的Pandas函數 1 9 1 了解數據集的結構 1 9 2 使用 shape屬性 1 9 3 使用 columns屬性 1 9 4 使用 info()函數 1 9 5 了解數據集的值 1 9 6 使用 describe()函數 1 9 7 用於可視化數值列的直方圖和箱線圖 1 9 8 使用 unique)函數 1 9 9 使用 value_counts()函數 1 9 10 用於可視化數值列的條形圖 1 10 應用Pandas函數 1 10 1 將函數應用於Series 1 10 2 應用函數——分析示例1 1 10 3 應用Lambda函數 1 10 4 對DataFrame應用函數 1 10 5 應用函數——分析示例2 1 10 6 Pandas groupby函數 1 10 7 使用groupby的分析示例 1 10 8 Pandas多級索引 1 10 9 使用 unstack()函數 1 10 10 使用 stack()函數 1 10 11 多級訪問 1 10 12 Pandas pivot()和 melt()函數 1 11 小結 1 12 練習 第2章 Matplotlib簡介 2 1 技術要求 2 2 在Matplotlib中繪圖 2 2 1 使用直方圖或箱線圖可視化數值特徵 2 2 2 使用折線圖觀察數據趨勢 2 2 3 使用散點圖關聯兩個數值屬性 2 3 修改繪圖的可視化效果 2 3 1 將標題添加到可視化對象並將標籤添加到軸 第2篇 分析目標 第3篇 預處理 第4篇 案例研究 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PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
