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利用Python进行数据分析(原书第2版)

(美)韦斯·麦金尼
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计算机网络数据库15万字

更新时间:2019-01-05 06:07:48 最新章节:B.6 附录小结

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书籍简介

阅读本书可以获得关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第2版针对Python3.6进行了更新,并增加了实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
品牌:机械工业出版社
译者:徐敬一
上架时间:2018-06-01 00:00:00
出版社:机械工业出版社
本书数字版权由机械工业出版社提供,并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行

最新章节

(美)韦斯·麦金尼
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    本书是Python数据分析经典畅销书的升级版,由Pythonpandas项目的创始人WesMcKinney撰写。本书自2012年第1版出版以来,迅速成为该领域的权威指南,并且为了保持与时俱进,作者对本书内容进行持续更新,以摒弃一些过时、不兼容的工具,添加新的内容来介绍新特性、新工具及方法。第3版针对Python3.10和pandas1.4进行了更新,并通过实操讲解和实际案例向读者展示了如何高效
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    本书以Kettle实现ETL流程为目标,将ETL知识点与任务相结合,配套真实案例,深入浅出地介绍了ETL数据整合与处理的相关内容。全书共8章,第1章介绍了ETL概念和ETL工具,让读者在了解ETL相关的概念后,立刻上手ETL工具Kettle;第2~6章介绍了Kettle工具转换相关的组件,包括源数据获取、记录处理、字段处理、高级转换、迁移和装载等内容,内容与ETL流程匹配,能帮助读者快速掌握ETL
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    本教材共介绍7个项目,项目1为云数据中心认知,主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计,主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型,主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云
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