数据分析的必备材料:学完可以解决90%以上的数据分析问题
本文推薦數據分析的必備材料:Python官方中文文檔和《利用python進行數據分析第二版》。本站認為,看完這兩份材料,看懂代碼,90%以上的數據分析問題都能解決。
一、Python官方中文文檔
首先推薦Python官方文檔,注意,這是一份中文文檔!可以當做工具書查詢。
文檔鏈接:https://docs.python.org/zh-cn/3/
常見問題和常見術語等都在里面:
入門教程
python標準庫
術語對照表
二、《利用python進行數據分析第二版》
其次推薦《利用python進行數據分析第二版》,看懂這本書的代碼,模仿書上代碼解決數據分析問題,據說90%以上的數據分析問題都可以解決!
《利用python進行數據分析》第1版出版于2012年,彼時基于Python的開源數據分析庫(例如pandas)仍然是一個發展迅速的新事物。本書第2版中,作者在一些章節內進行了修改,以解釋過去5年中發生的不兼容的變更、棄用和一些新特性,并且使用了python3.6。此外,還添加了新內容,用以介紹在2012年還不存在或者不成熟的工具。作者認為本版內容4-5年內不過時。
本站搜集的本書的原版代碼進行中文翻譯和注釋,并作了一定的筆記。
文末提供下載。
代碼筆記目錄
CHAPTER 1:Preliminaries(預備知識)
Chapter 2: Python Language Basics, IPython, and Jupyter Notebooks (Python語言基礎,Ipython和Jupyter Notebooks)
Chapter 3: Built-in Data Structures, Functions, and Files (內建數據結構,函數和文件)
Chapter 4: NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation(NumPy基礎:數組和向量化計算)
Chapter 5: Getting Started with pandas(開始使用pandas)
Chapter 6: Data Loading, Storage, and File Formats(數據加載,存儲,文件格式)
Chapter 7: Data Cleaning and Preparation(數據清洗和準備)
Chapter 8: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape(數據加工:加入, 結合, 變型)
Chapter 9: Plotting and Visualization(繪圖和可視化)
Chapter 10: Data Aggregation and Group Operations(數據匯總和組操作)
Chapter 11: Time Series(時間序列)
Chapter 12: Advanced pandas(高級pandas用法)
Chapter 13: Introduction to Modeling Libraries in Python(Python中建模庫的介紹)
Chapter 14: Data Analysis Examples(數據分析實例)
代碼截圖
代碼下載地址:
可以不看書,直接看代碼和注釋,本站提供代碼和原版電子書下載。
下載鏈接:https://pan.baidu.com/s/1tW8a8IXldta2ItauTtlSIg
提取碼:5qp1
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總結
本文推薦兩個數據分析的必備材料:Python官方中文文檔和《利用python進行數據分析第二版》,并提供代碼下載。
備注:公眾號菜單包含了整理了一本AI小抄,非常適合在通勤路上用學習。
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總結
以上是生活随笔為你收集整理的数据分析的必备材料:学完可以解决90%以上的数据分析问题的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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