利用Python进行数据分析（原书第2版）

• 发表：2024-06-15
• 分类：学习教育
• 围观：90

• michael

  2019-03-05
  草草的翻了一遍，一本有用的工具书，留待以后用到时回头再查
• 阿咩老师

  2020-04-24
  以pandas那一章为例，只有我一个人觉得看这本书还不如看官网文档吗，不是太推荐
• 戒酒鹿

  2020-03-13
  这本书和《Python Data Science Cookbook》中Pandas部分各有千秋又相得益彰。PDSC读起来前后衔接非常出色，而且能够把知识点讲透，精确爆破读者脑海中自然而然产生的疑难点，但也正如本书前言所说的，适合Python进阶者学习。《利用Python进行数据分析》则在知识细分方面尤其到位，以至于会产生只见树木不见森林之感。二者相互结合再好不过了。

• 猪七七

  2018-05-22
  ......array slices are views on the original array. This means that the data is not copied, and any modifications to the view will be reflected in the source array.
• 九识澪

  2018-04-20
  dateutil可以解析几乎所有人类能够理解的日期表示形式。（很遗憾，中文不行）
• 九识澪

  2017-08-20
  从0开始，步长1和-1出现的概率相等。通过内置的random模块以纯python的方式实现1000步的随机漫步：In [1]: import randomIn [2]: position=0In [3]: walk=[position]In [4]: steps=1000In [5]: for i in xrange(steps):...: step=1 if random.randint(0,1) else -1...: position += step...: walk.append(position)...:我用np.random模块一次性随机产生1000个“掷硬币的结果，将其分别设置为1或-1，然后计算累计和：In [6]: nsteps=1000In [9]: draws=np.random.randint(0,2,size=nsteps)In [11]: steps=np.where(draws>0,1,-1)In [12]: walk=steps.cumsum()In [13]: walk.min()Out[13]: -15In [14]: walk.max()Out[14]: 21接下来我们想计算：随机漫步过程中的第一次到达某个特定的值的时间。假设我们知道需要多久才能距离0点至少10步远。np.ads(walk)>=10可以得到一个布尔型数组，表示的距离是否达到或者超过10。可以使用argmax来解决这个问题：In [15]: (np.abs(walk)>=10).argmax()Out[15]: 1394.6.1 一次模拟多个随机漫步希望模拟多个随机漫步过程，只需要对上面的代码做一点点修改即可。只要给numpy.random的函数传入一个二元元组就可以产生一个二维数组。然后...

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