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Python / Python 入门
第九章 IO 编程
IO在计算机中指Input/Output，也就是输入和输出。由于程序和运行时数据是在内存中驻留，由CPU这个超快的计算核心来执行，涉及到数据交换的地方，通常是磁盘、网络等，就需要IO接口。
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Python / Python 数据分析
第一章 准备工作
Python 数据分析这本书讲的是利用 Python 进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。作者介绍 Python 编程和用于数据处理的库和工具环境，掌握这些，可以让你成为一个数据…
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Python / Python 数据分析
第二章 Python 语法基础，IPython 和 Jupyter Notebooks
我们现在使用的库，有 pandas、scikit-learn 和 statsmodels，2017年，数据科学、数据分析和机器学习的资源已经很多，原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家、物理学家和其它…
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Python / Python 数据分析
第三章 Python 的数据结构、函数和文件
🐹 本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。 我们会从Python最…
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Python / Python 数据分析
第四章 Numpy 基础
NumPy（Numerical Python的简称）是Python数值计算最重要的基础包。大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础。
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Python / Python 数据分析
第五章 Pandas 入门
pandas是本书后续内容的首选库。它含有使数据清洗和分析工作变得更快更简单的数据结构和操作工具。pandas经常和其它工具一同使用，如数值计算工具NumPy和SciPy，分析库statsmodels…
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Python / Python 数据分析
第七章 数据清洗和准备
在数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使…
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Python / Python 数据分析
第九章 绘图可视化
信息可视化（也叫绘图）是数据分析中最重要的工作之一。它可能是探索过程的一部分，例如，帮助我们找出异常值、必要的数据转换、得出有关模型的idea等。另外，做一个可交互的数据可视化也许是工作的最终目标。