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⭐️ 书籍：Pandas数据分析

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⭐️ 内容简介

• 《Pandas数据分析》详细阐述了与Pandas数据分析相关的基本解决方案，主要包括数据分析导论、使用PandasDataFrame、使用Pandas进行数据整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可视化数据、使用Seabom和自定义技术绘图、金融分析、基于规则的异常检测、Python机器学习入门、做出更好的预测、机器学习异常检测等内容。此外，该书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。
• 《Pandas数据分析》适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学用书和参考手册。

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⭐️ 作者简介

• Stefanie Molin是纽约彭博有限合伙企业（Bloomberg LP）的数据科学家和软件工程师，负责解决信息安全方面的棘手问题，特别是围绕异常检测、构建数据收集工具和知识共享等方面的工作。她在数据科学、设计异常检测解决方案以及在广告技术（AdTech）和金融科技（FinTech）行业中利用R和Python的机器学习方面拥有丰富的经验。
• 她拥有哥伦比亚大学傅氏基金工程和应用科学学院运筹学学士学位，辅修经济学、创业与创新。在闲暇时间，她喜欢环游世界、发明新食谱、学习人与计算机之间使用的新语言。

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⭐️ 编辑推荐

• Pandas是强大且流行的库，是Python中数据科学的代名词。本书将向你介绍如何使用Pandas对真实世界的数据集进行数据分析，如股市数据、模拟黑客攻击的数据、天气趋势、地震数据、葡萄酒数据和天文数据等。Pandas使我们能够有效地处理表格数据，从而使数据整理和可视化变得更容易。
• 本书从实用性出发，通过两条线讨论了Python和Pandas操作。第一条线是数据分析的一般流程，即收集数据、数据整理、探索性数据分析、得出结论和数据可视化。在收集数据部分，介绍了各种数据集格式，以及通过API抓取数据等操作；
• 在数据整理部分，介绍了Pandas数据结构、创建DataFrame、检查DataFrame对象、提取数据子集、添加和删除数据、数据清洗和转换、宽数据格式和长数据格式、处理缺失值、充实数据、处理时间序列数据等操作；在探索性数据分析部分，介绍了统计基础知识和聚合数据等操作；在数据可视化部分，介绍了Matplotlib、pandas.plotting和Seabom等操作。
• 在这条线上，还提供了金融分析和基于规则的异常检测应用示例（这也是本书作者擅长的领域），如果你对炒股感兴趣，那么金融工具的技术分析（如支撑位和阻力位等指标）可能会给你带来一些启发。

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⭐️ 获奖名单

名单公布时间： 2023-09-17 21:00:00