实例介绍
【实例截图】
【核心代码】
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├── Python数据分析_PythonforDataAnalysis,2ndEdition英文完整版及中文笔记(包含源代码示例数据).rar
├── pydata-book-2nd-edition
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├── pydata-notebook-master
│ ├── Appendix-A
│ │ └── A.1 ndarray Object Internals（ndarray对象的内部）.ipynb
│ ├── Chapter-01
│ │ ├── 1.1 What Is This Book About_（这本书是关于什么的）.ipynb
│ │ ├── 1.2 Why Python for Data Analysis_（为什么使用Python做数据分析）.ipynb
│ │ ├── 1.3 Essential Python Libraries（一些重要的Python库）.ipynb
│ │ ├── 1.4 Installation and Setup（安装和设置）.ipynb
│ │ ├── 1.5 Community and Conferences（社区和讨论组） 私货.ipynb
│ │ └── 1.6 Navigating This Book（本书导航）.ipynb
│ ├── Chapter-02
│ │ ├── 2.1 The Python Interpreter（python解释器）.ipynb
│ │ ├── 2.2 IPython基础.ipynb
│ │ ├── 2.3 Python语言基础.ipynb
│ │ ├── README.md
│ │ └── chp02-Introduction(2013).ipynb
│ ├── Chapter-03
│ │ ├── 3.1 Data Structures and Sequences (数据结构与序列).ipynb
│ │ ├── 3.2 Functions (函数).ipynb
│ │ └── 3.3 Files and the Operating System (文件以及操作系统).ipynb
│ ├── Chapter-04
│ │ ├── 4.1 The NumPy ndarray（多维数组对象）.ipynb
│ │ ├── 4.2 Universal Functions (通用函数).ipynb
│ │ ├── 4.3 Array-Oriented Programming with Arrays（数组导向编程）.ipynb
│ │ ├── 4.4 File Input and Output with Arrays（通过数组来进行文件的输入和输出）.ipynb
│ │ ├── 4.5 Linear Algebra (线性代数).ipynb
│ │ ├── 4.6 Pseudorandom Number Generation（伪随机数生成）.ipynb
│ │ └── 4.7 Example Random Walks（一个例子：随机漫步）.ipynb
│ ├── Chapter-05
│ │ ├── 5.1 Introduction to pandas Data Structures（pandas的数据结构）.ipynb
│ │ ├── 5.2 Essential Functionality（主要功能）.ipynb
│ │ └── 5.3 Summarizing and Computing Descriptive Statistics（总结和描述性统计）.ipynb
│ ├── Chapter-06
│ │ ├── 6.1 Reading and Writing Data in Text Format (以文本格式读取和写入数据).ipynb
│ │ ├── 6.2 Binary Data Formats (二进制数据格式).ipynb
│ │ ├── 6.3 Interacting with Web APIs (网络相关的API交互).ipynb
│ │ └── 6.4 Interacting with Databases(与数据库的交互).ipynb
│ ├── Chapter-07
│ │ ├── 7.1 Handling Missing Data（处理缺失数据）.ipynb
│ │ ├── 7.2 Data Transformation（数据变换）.ipynb
│ │ └── 7.3 String Manipulation（字符串处理）.ipynb
│ ├── Chapter-08
│ │ ├── 8.1 Hierarchical Indexing（分层索引）.ipynb
│ │ ├── 8.2 Combining and Merging Datasets（合并数据集）.ipynb
│ │ └── 8.3 Reshaping and Pivoting（整形和旋转）.ipynb
│ ├── Chapter-09
│ │ ├── 9.1 A Brief matplotlib API Primer（一个简单的matplotlib API入门）.ipynb
│ │ ├── 9.2 Plotting with pandas and seaborn（用pandas和seaborn绘图）.ipynb
│ │ └── 9.3 Other Python Visualization Tools（其他一些Python可视化工具）.ipynb
│ ├── Chapter-10
│ │ ├── 10.1 GroupBy Mechanics（分组机制）.ipynb
│ │ ├── 10.2 Data Aggregation（数据聚合）.ipynb
│ │ ├── 10.3 Apply：General split-apply-combine（应用：通常的分割-应用-合并）.ipynb
│ │ └── 10.4 Pivot Tables and Cross-Tabulation（数据透视表和交叉表）.ipynb
│ ├── Chapter-11
│ │ ├── 11.1 Date and Time Data Types and Tools（日期和时间数据类型及其工具）.ipynb
│ │ ├── 11.2 Time Series Basics（时间序列基础）.ipynb
│ │ ├── 11.3 Date Ranges, Frequencies, and Shifting（日期范围，频度，和位移）.ipynb
│ │ ├── 11.4 Time Zone Handling（时区处理）.ipynb
│ │ ├── 11.5 Periods and Period Arithmetic（周期和周期运算）.ipynb
│ │ ├── 11.6 Resampling and Frequency Conversion（重采样和频度转换）.ipynb
│ │ └── 11.7 Moving Window Functions（移动窗口函数）.ipynb
│ ├── Chapter-12
│ │ ├── 12.1 Categorical Data（类别数据）.ipynb
│ │ ├── 12.2 Advanced GroupBy Use（高级GroupBy用法）.ipynb
│ │ └── 12.3 Techniques for Method Chaining（方法链接的技巧）.ipynb
│ ├── Chapter-13
│ │ ├── 13.1 Interfacing Between pandas and Model Code（pandas与建模代码间的交互）.ipynb
│ │ ├── 13.2 Creating Model Descriptions with Patsy（利用Patsy创建模型描述）.ipynb
│ │ ├── 13.3 Introduction to statsmodels（statsmodels简介）.ipynb
│ │ └── 13.4 Introduction to scikit-learn（scikit-learn简介）.ipynb
│ ├── Chapter-14
│ │ ├── 14.1 USA.gov Data from Bitly（USA.gov数据集）.ipynb
│ │ ├── 14.2 MovieLens 1M Dataset（MovieLens 1M数据集）.ipynb
│ │ ├── 14.3 US Baby Names 1880–2010（1880年至2010年美国婴儿姓名）.ipynb
│ │ ├── 14.4 USDA Food Database（USDA食品数据库）.ipynb
│ │ └── 14.5 2012 Federal Election Commission Database（2012联邦选举委员会数据库）.ipynb
│ ├── MarkdownPhotos
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