Pandas實(shí)戰(zhàn)教電子書(shū)正式上線啦

老板給的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)太多太復(fù)雜，感覺(jué)無(wú)從下手？

網(wǎng)絡(luò)上大量的影視資源，不知道選哪個(gè)？

機(jī)器學(xué)習(xí)里面的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)雜亂、缺失?

快來(lái)這本電子書(shū)中尋找答案！！

在如今的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，數(shù)據(jù)成為了一座巨大的金礦。近年來(lái)的人工智能的發(fā)展更是以大量的數(shù)據(jù)為作為基礎(chǔ)，任何機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目中的大量時(shí)間都花費(fèi)在了準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、分析基本趨勢(shì)和模式上。面對(duì)如此多的數(shù)據(jù)，掌握數(shù)據(jù)獲取、處理和分析技術(shù)已經(jīng)成為了各個(gè)行業(yè)的必備的基本技能。

數(shù)據(jù)處理是數(shù)據(jù)分析的核心部分，通過(guò)爬蟲(chóng)或者實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中初步獲取的數(shù)據(jù)通常具有很多的“垃圾數(shù)據(jù)”，比如重復(fù)數(shù)據(jù)或者值缺失，不連續(xù)數(shù)據(jù)等等。這時(shí)就需要對(duì)數(shù)據(jù)首先進(jìn)行篩選，補(bǔ)全等“清洗”操作。除此之外，“清洗”好的數(shù)據(jù)也需要根據(jù)不同用途進(jìn)行轉(zhuǎn)換，以適應(yīng)分析，預(yù)測(cè)或者可視化的需求。Pandas是一個(gè)十分成熟的數(shù)據(jù)處理包，熟練掌握可以高效并且方便地從海量數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息。

《“pandas實(shí)戰(zhàn)教程”電子書(shū)》匯集了數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)人員和熱心技術(shù)大佬的智慧，歷時(shí)兩年，整理了pandas的一些基本技能和實(shí)用技巧，用開(kāi)源書(shū)籍的形式推動(dòng)數(shù)據(jù)分析技能的普及，為勵(lì)志成為數(shù)據(jù)分析師的你鋪路搭橋。教程主要從數(shù)據(jù)的爬蟲(chóng)、清洗分析和可視化三個(gè)方面來(lái)逐步展開(kāi)，實(shí)例與代碼相結(jié)合，同時(shí)提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)文件。

本書(shū)最大的特點(diǎn)是簡(jiǎn)單易上手，每一章節(jié)都有相應(yīng)的jupyter文件，可以直接放在帶有jupyter notebook的python環(huán)境中運(yùn)行。電子書(shū)包含了五大章節(jié)，分別從數(shù)據(jù)分析入門(mén)，導(dǎo)入與導(dǎo)出，分組與聚合，索引匯總與缺失處理四個(gè)維度詳細(xì)介紹了Pandas的使用技巧，并且提供了大量的實(shí)戰(zhàn)案例，帶你從入門(mén)開(kāi)始，一步步教你從數(shù)據(jù)分析小白進(jìn)階為Pandas能手。趕緊跟著小編窺一眼電子書(shū)里的“干貨”！

● 第一章簡(jiǎn)述如何入門(mén)，手把手帶你安裝Pandas；

● 第二章介紹Pandas操作的對(duì)象，常見(jiàn)數(shù)據(jù)格式的導(dǎo)入與導(dǎo)出；

● 第三章開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)操，根據(jù)不同的分析需求對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，包括從簡(jiǎn)單到復(fù)雜的分組方法，滿足數(shù)據(jù)的多種分組需求，再根據(jù)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的求和、轉(zhuǎn)換等操作；

● 第四章應(yīng)對(duì)大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)，介紹更高級(jí)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，對(duì)實(shí)操中常見(jiàn)的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行缺失處理；

● 第五章系統(tǒng)的對(duì)Pandas的各個(gè)主要功能進(jìn)行匯總介紹。

建議閱讀順序：初學(xué)者建議從第一章開(kāi)始，循序漸進(jìn)。已經(jīng)有過(guò)編程經(jīng)驗(yàn)的，則可以根據(jù)任務(wù)需要，到對(duì)應(yīng)章節(jié)學(xué)習(xí)和使用。電子書(shū)的結(jié)構(gòu)清晰明了，層次循序漸進(jìn)，章節(jié)之間耦合較弱，配套有對(duì)應(yīng)代碼，非常適合新手小白入門(mén)，或者作為數(shù)據(jù)分析人員的工具書(shū)。

擔(dān)心看完就忘？介紹能看懂，就是不會(huì)寫(xiě)代碼？學(xué)了這么多，不知道能做什么？這本電子書(shū)統(tǒng)統(tǒng)幫你解決！在每個(gè)章節(jié)，都提供了大量的代碼示例，讓你讀完介紹，就能立馬跑起來(lái)，親眼見(jiàn)證Pandas數(shù)據(jù)分析工具的強(qiáng)大！

如何獲取?點(diǎn)擊每一章節(jié)后面的code，即可下載對(duì)應(yīng)內(nèi)容的代碼程序。

同時(shí)，電子書(shū)也為讀者提供了大量的分析實(shí)例。可以從實(shí)踐中練習(xí)電子書(shū)中的內(nèi)容！

電影這么多，不知道哪個(gè)電影質(zhì)量高，不用去豆瓣看評(píng)分，自己就可以搞定！華語(yǔ)篇，全球篇都有，趕緊去下載試試，看看你喜愛(ài)的電影，你的愛(ài)豆能排第幾？通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行爬蟲(chóng)和分析，你還可以看到些年來(lái)的產(chǎn)量質(zhì)量趨勢(shì)、影片類(lèi)型分布，以及哪些導(dǎo)演或演員是好片或爛片專業(yè)戶。學(xué)了Pandas，媽媽再也不用擔(dān)心我的片庫(kù)了。

電子書(shū)還提供了其他一些分析實(shí)例，NBA的投籃數(shù)據(jù)分析，運(yùn)籌學(xué)工作的薪資水平分析。近些年火爆的數(shù)據(jù)挖掘工程師，算法工程師，人工智能工程師薪資到底多少？用Pandas進(jìn)行海量數(shù)據(jù)分析，你可以看到最真實(shí)的不同職業(yè)人員的薪資水平分布。甚至還可以看到不同國(guó)家的職業(yè)收入差異以及職業(yè)分布。只要是你感興趣的話題數(shù)據(jù)，都可以用Pandas進(jìn)行整理分析，得到第一手的信息。? ? ?

還有更多分析實(shí)例在電子書(shū)中，功能這么強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，竟然還是免費(fèi)的，你確定不來(lái)學(xué)嘛？? ? ? ?

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