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  • 利用Python进行数据分析(原书第2版)

    [美] Wes McKinney

    评分 8.3分

    本书由pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。 第2版中的主要更新包括: • 所

  • 对比Excel,轻松学习SQL数据分析

    张俊红

    评分 6.8分

    《对比Excel,轻松学习SQL数据分析》是《对比Excel,轻松学习Python 数据分析》的姊妹篇,同样采用对比的方法,降低学习门槛,提高学习效率。全书分为3 篇:第1 篇主要介绍数据分析的基础知识,包括数据分析的基本概念、为什么要进行数据分析及常规的数据分析流程,使读者对数据分析有一个整体的认识;第2 篇主要围绕数据分析的整个流程来介绍与SQL 语法相关的知识,包括如何选取一列数据、如

  • Python编程 :从入门到实践(第3版)

    [美] 埃里克 • 马瑟斯(Eric Matthes)

    评分 9.1分

    享誉全球的Python入门书,影响了超过250万读者。 ◎ 编辑推荐 编程入门就选蟒蛇书! 【经典】Python入门圣经,长居 Amazon、京东等编程类图书榜首 【畅销】热销全球,以 13 个语种发行,影响超过 250 万读者 【口碑】好评如潮,第 2 版豆瓣评分 9.2,Amazon 4.7 星评 【升级】代码基于 Python 3.11 升级,涵盖语言最新特性 【资源丰富】配套视频 + PP