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利用Python进行数据分析 平装 – 2013年11月18日

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基本信息

  • 出版社: 机械工业出版社; 第1版 (2014年1月1日)
  • 外文书名: Python for Data Analysis
  • 丛书名: O'Reilly精品图书系列
  • 平装: 451页
  • 语种: 简体中文
  • 开本: 16
  • ISBN: 9787111436737, 7111436733
  • 条形码: 9787111436737
  • 商品尺寸: 23 x 17.6 x 2.2 cm
  • 商品重量: 721 g
  • 品牌: 机械工业出版社
  • ASIN: B00GHGZLWS
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商品描述

编辑推荐

《利用Python进行数据分析》适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。

名人推荐

“科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了:大量具体的实践建议,以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。”
——Fernando Pérez加州大学伯克利分校研究科学家,IPython的创始人之一


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商品评论

热门买家评论

版本: 平装 已确认购买
其中里面有金融方面的数据分析,python在这方面的书籍是非常的稀少的,可以说是一个很大的弥补,介绍了很多强大的库。
其实我们并非用R或者其他的现成的SPSS,SAS来做数据分析,python本身就是一个很强大 的库,完全可以实现很多业务逻辑的上的数据分析。
这本书里面包含了一少部分金融方面的讲解。可以说是python书籍在金融方面的一个开端把。我希望我可以认真学习和研究,回头有能力写一本关于《用python做金融量化交易》方面的实实在在关于金融方面的书籍。
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评论者 xxx 于 2014年11月5日
版本: 平装 已确认购买
说是数据分析,可能和作者有背景有关,作者背景是金融数据分析,自己写了一个pandas库,书中80%以上的内容是介绍pandas数据库的,其实如果叫pandas库说明更合适一些。而pandas库优于处理含有日期之类的数据,处理这方面数据有优势。

如果你是搞金融的,学习一下有意义,如果不是,数据分析这个书名叫得有点儿大
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评论者 亚马逊买家 于 2014年2月6日
版本: 平装
需要有python基础
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亚马逊官方代表 回应了下述评论
版本: Kindle电子书 已确认购买
2016-06-17 更新:

收到亚马逊评论说书籍已经更新,重新下载之后看到书籍排版的确有改进:可以选择字体,行间距合理,看起来正常了。
打分更新为 4 星。

--------------------
最初评论:

一星是给书的排版的,不是给书的内容。以后慎重买华章引进的 Kindle 版本的书,一定先看样张再买。

之前一直好奇为什么 kindle 版的书有的排版好,有的排版差,这本书的排版实在让人难以忍受,所以专门搜索了一下。从知乎还有钛媒体的文章来看,或许亚马逊上的电子书大多是出版社给的版本直接开卖。

所以同样原版是 O'Reilly 的书,买过几本图灵引进的版本排版质量就不错,而买过的华章都很糟糕,中文基本全部黑体,行间距很大,列表显示奇怪,且不支持选择字体。虽说书最重要的是内容,但总不能说排版让人觉得丑陋吧。

有的电子书平台自己会花人力做精致的排版,难怪没有在他们平台上看到排版糟糕的书。

以后我会对所有排版糟糕的 Kindle 版电子书打一星评价,并且优先从排版更好的平台购买电子书,他们对排版付出的努力应该得到支持。
对书的作者来说,一星的评价是不公平的。但作为读者,希望能够尽我所能让出版社有动
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亚马逊官方代表 的回应(了解更多)
2016年6月7日
尊敬的亚马逊买家,
您好,很抱歉《利用Python进行数据分析 (O'Reilly精品图书系列) (Kindle电子书)》出现问题,给您带来不便。我们和出版方已经重新修改完善本书,您可以在【管理我的内容和设备】中更新。
更新前,我们要提醒您:在电子书的新版本中,所有标注、书签和最新阅读位置可能会丢失,而且笔记位置也可能无法完全对应。
您可以通过【管理我的内容和设备】手动更新电子书,更新步骤如下:
1. 请访问【管理我的内容和设备】(www.amazon.cn/mycd)。
2. 点击【我的内容】标签页。
3. 找到需要更新的内容,并点击日期旁的【有可用更新】,然后在弹出菜单中点击【更新】。
由于系统推送新版本至各个账户的时间可能存在差异,如果您没有看到【更新本书】按钮,您可以访问Kindle帮助页面(http://z.cn/devicesupport ),点击左侧的按钮【联系我们】来联系客服,我们可以帮助您进行更新。感谢您对Kindle的支持与厚爱!
评论者 王晓峰 五百佳评论者 于 2015年10月6日
版本: 平装 已确认购买
一印是2014年1月,到6月就加印了两次,看起来2014年的确很畅销,不过,似乎2015年卖的并不好。
--也可能是做金融大数据的开发人员数量不够多。
不才以为,本书的优点和缺点都在于和金融行业结合的十分紧密 -- 我刚刚转到人力资源大数据分析方向,本来是冲着第10章“时间序列”买的,结果发现作者举的例子都是金融方向的,和人力资源里面的时间片不是一个概念。
幸好前面介绍NumPy和pandas基本应用的内容也适用于我现在的工作。
如果您还从没事过Python大数据开发,我推荐您试试Anaconda发行包【和书中用的EPD类似的python科学计算发行包,SciPy安装指导推荐用这个】,如果想Web方式图形展示,国内有百度的Echarts【定位和书中提到d3类似,另,据我观察,似乎对d3进行封装的nvd3用的人更多一点】。
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评论者 Li Eric 于 2016年12月7日
版本: Kindle电子书 已确认购买
如果直接去看pandas的manual,或者pandas网站上的东西,难免会陷入细节。因为最初,是很难知道哪些是更重要的知识点。本书对作者认为的重点做了详细的示范,偶尔会有作者或译者的理解。翻来覆去的看几遍后,发觉这些作者或译者的理解对理解pandas很有帮助。虽然本书有点跟不上pandas的步伐,但不妨碍在学习完本书后,再去pandas网站上学习更新的部分。而且看电子版很好,可以复制/查找。比纸质书方便多了。
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版本: 平装 已确认购买
书写的很不错,要是在作图方面多深入些或许更好
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版本: 平装 已确认购买
第一部介绍pandas的书!是pandas的主要作者写的,涵盖的内容非常全面。之前看过英文版电子书才买的!
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评论者 ahuang 于 2015年8月21日
版本: Kindle电子书 已确认购买
通篇就是numpy,pandas,ipython,matplotlib几个库的应用介绍,还不如直接看这几个库的手册。
书中几乎没有包含任何工程实用经验,
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亚马逊官方代表 回应了下述评论
版本: Kindle电子书 已确认购买
PC上这本书的Kindle版本搜索功能有问题,无法搜到任何东西。在Kindle上和手机上正常。
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亚马逊官方代表 的回应(了解更多)
2016年9月28日
尊敬的helo_55555,
您好,经过测试《利用Python进行数据分析 (O'Reilly精品图书系列)》在PC版kindle软件中可以正常使用搜索功能。
建议您删除电子书重新下载,然后在尝试使用搜索功能。

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