200 1_ |a 利用Python进行数据分析 |A Li Yong Python Jin Xing Shu Ju Fen Xi |f Wes McKinney著 |g 唐学韬等译

330 __ |a 本书首先阐述了为什么选择Python进行数据分析；通过示例来阐述如何使用数据；深入介绍了IPython——一个交互式的计算和开发环境，包括IPython的基础、功能、特性、运行环境、代码开发，以及基于Qt的丰富的GUI控制台、matplotlib集成和pylab模式、使用命令查看、搜索和重用历史记录；并且介绍了NumPy的基础：数组和矢量化计算；通过pandas数据结构分析介绍Python在数据分析方面的优势；在数据加载、存储和文件格式章节介绍了阅读和写作中的文本格式的数据，包括读取、写入、以及分割文本文件；数据处理：清洁、转换、合并和重塑，包括：合并和合并数据集、合并数据库风格DataFrame、结合数据与重叠等；通过分析与汇总数据来绘图和可视化数据，包括关于大熊猫的数据可视化、线图、直方图和密度图、散点图等；数据汇总和分析；时间序列，日期和时间数据类型和工具；金融和经济数据应用；先进的numpy,ndarray对象内部、numpy的DTYPE层次；附录部分介绍了Python语言，包括：Python解释器、基础知识、语言的语义、标量类型、控制流、数据结构和序列、元组、表等。

333 __ |a 本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。