Python数据科学实战

本书主要从实战角度讲述了如何处理、分析和可视化数据，如何用数据建立各种统计学或机器学习模型。本书首先介绍如何使用Python代码获取、转换和分析数据；着讲述如何使用Python中的数据结构和第三方库；然后展示如何以各种格式加载数据，如何对数据行分组与汇总，如何创建图表和可视化数据；最后讨论如何解决实际的问题。 本书适合希望使用Python处理和分析数据的发人员阅读，也可供计算机相关专业的师生参考。
【推荐语】
1.实战经验丰富：本书提供了大量真实案例和项目经验，展示了 Python 在获取、转换和分析数据方面的功能，帮助读者深了解Python数据科学的应用场景和实际操作。 2.覆盖多个领域：本书旨在展示如何充分利用Python实现快速的数据处理，不仅涵盖了数据处理、分析和可视化，还涉及统计学和机器学习等多个领域，为读者提供了一个全面的数据科学知识体系。 3.深浅出：作者通过生动的语言和详细的解释，将复杂的数据科学概念和算法简单化，让读者轻松上手，快速掌握Python数据科学的核心技能。 4.通过本书，你不仅会深理解 Python 数据结构及其强大的第三方库，还会掌握如何聚合、合并、可视化和分析数据等。在企业管理、市场营销和金融等领域中，基于Python可以实现快速的数据处理。
【作者】
尤里·瓦西列夫（Yuli Vasiliev）是一名程序员、作家，精通源发、数据结构和数据库后端发。他是 Natural Language Processing with Python and spaCy一书的作者。