pandas 0.23.4 官方文檔.pdf
Python Data Science Handbook - 2017.pdf
《Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)》是對(duì)以數(shù)據(jù)深度需求為中心的科學(xué)、研究以及針對(duì)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)方法的參考書深寥。本書共五章，每章介紹一到兩個(gè)Python數(shù)據(jù)科學(xué)中的重點(diǎn)工具包。首先從IPython和Jupyter開始，它們提供了數(shù)據(jù)科學(xué)家需要的計(jì)算環(huán)境句喷；第 2章講解能提供ndarray對(duì)象的NumPy监憎，它可以用Python高效地存儲(chǔ)和操作大型數(shù)組；第3章主要涉及提供DataFrame對(duì)象的Pandas俐东，它可以用Python高效地存儲(chǔ)和操作帶標(biāo)簽的/列式數(shù)據(jù)；第4章的主角是Matplotlib订晌，它為Python提供了許多數(shù)據(jù)可視化功能虏辫；第5章以Scikit-Learn為主，這個(gè)程序庫為重要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了高效整潔的Python版實(shí)現(xiàn)锈拨。
《Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè)》適合有編程背景砌庄，并打算將開源Python工具用作分析、操作奕枢、可視化以及學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)科學(xué)研究人員
https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 近12000+ 星
Python數(shù)據(jù)科學(xué)手冊(cè) - 2018.pdf
Python for Data Analysis, 2nd Edition - 2017.pdf
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析·第2版.pdf
閱讀本書可以獲得關(guān)于在Python下操作娄昆、處理、清洗缝彬、規(guī)整數(shù)據(jù)集的完整說明萌焰。本書第2版針對(duì)Python3.6進(jìn)行了更新，并增加了實(shí)際案例向你展示如何高效地解決一系列數(shù)據(jù)分析問題谷浅。你將在閱讀過程中學(xué)習(xí)到新版本的pandas杆怕、NumPy、IPython和Jupyter壳贪。
https://github.com/wesm/pydata-book 近8000星
Data.Science.from.Scratch.First.Principles.with.Python - 2015.pdf
亞馬遜 4星 108評(píng)
https://github.com/joelgrus/data-science-from-scratch 3200+ 星
Data Analytics Concepts, Techniques, and Applications - 2018.pdf
亞馬遜 3.5星 28評(píng)
Python數(shù)據(jù)挖掘入門與實(shí)踐(中文完整版) - 2017.pdf
本書作為數(shù)據(jù)挖掘入門讀物陵珍，介紹了數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)、基本工具和實(shí)踐方法违施，通過循序漸進(jìn)地講解算法互纯，帶你輕松踏上數(shù)據(jù)挖掘之旅。本書采用理論與實(shí)踐相結(jié)合的方式磕蒲，呈現(xiàn)了如何使用決策樹和隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)美國職業(yè)籃球聯(lián)賽比賽結(jié)果留潦，如何使用親和性分析方法推薦電影只盹，如何使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行社會(huì)媒體挖掘，等等兔院。本書也涉及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)殖卑、深度學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)處理等內(nèi)容坊萝。 本書面向愿意學(xué)習(xí)和嘗試數(shù)據(jù)挖掘的程序員孵稽。
亞馬遜 3.5星 12評(píng)
https://github.com/PacktPublishing/Learning-Data-Mining-with-Python-Second-Edition 不到50星
英文版： Learning Data Mining with Python -2nd 2017.pdf
Python for Finance - Second Edition - 2017.pdf
Python憑借其簡單、易讀十偶、可擴(kuò)展性以及擁有巨大而活躍的科學(xué)計(jì)算社區(qū)菩鲜，在需要分析、處理大量數(shù)據(jù)的金融行業(yè)得到了廣泛而迅速的應(yīng)用惦积，并且成為該行業(yè)開發(fā)核心應(yīng)用的編程語言接校。《Python金融大數(shù)據(jù)分析》提供了使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析狮崩，以及開發(fā)相關(guān)應(yīng)用程序的技巧和工具蛛勉。 《Python金融大數(shù)據(jù)分析》總計(jì)分為3部分，共19章睦柴，第 1部分介紹了Python在金融學(xué)中的應(yīng)用诽凌，其內(nèi)容涵蓋了Python用于金融行業(yè)的原因、Python的基礎(chǔ)架構(gòu)和工具爱只，以及Python在計(jì)量金融學(xué)中的一些具體入門實(shí)例；第 2部分介紹了金融分析和應(yīng)用程序開發(fā)中重要的Python庫招刹、技術(shù)和方法恬试，其內(nèi)容涵蓋了Python的數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)、用matplotlib進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化疯暑、金融時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理训柴、高性能輸入/輸出操作、高性能的Python技術(shù)和庫妇拯、金融學(xué)中需要的多種數(shù)學(xué)工具幻馁、隨機(jī)數(shù)生成和隨機(jī)過程模擬、Python統(tǒng)計(jì)學(xué)應(yīng)用越锈、Python和Excel的集成仗嗦、Python面向?qū)ο缶幊毯虶UI的開發(fā)、Python與Web技術(shù)的集成甘凭，以及基于Web應(yīng)用和Web服務(wù)的開發(fā)稀拐；第3部分關(guān)注的是蒙特卡洛模擬期權(quán)與衍生品定價(jià)實(shí)際應(yīng)用的開發(fā)工作，其內(nèi)容涵蓋了估值框架的介紹丹弱、金融模型的模擬德撬、衍生品的估值铲咨、投資組合的估值、波動(dòng)率期權(quán)等知識(shí)蜓洪。 《Python金融大數(shù)據(jù)分析》適合對(duì)使用Python進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析纤勒、處理感興趣的金融行業(yè)開發(fā)人員閱讀。
- 中文文字版待上傳
亞馬遜 4星 35評(píng)
Python for Everybody Exploring Data in Python 3.rar
參考資料
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Python for Data Science For Dummies - 2015.pdf
亞馬遜 3.5星 17評(píng)
Python for analyze big financial data - 2015.pdf
Python End-to-end Data Analysis - 2016.pdf
Python Data Visualization Cookbook(2nd) - 2015.pdf
本書是一本使用Python實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化編程的實(shí)戰(zhàn)指南摇天，介紹了如何使用Python流行的庫，通過70余種方法創(chuàng)建美觀的數(shù)據(jù)可視化效果刚操。
全書共9章闸翅，分別介紹了準(zhǔn)備工作環(huán)境、了解數(shù)據(jù)菊霜、繪制并定制化圖表坚冀、學(xué)習(xí)更多圖表和定制化、創(chuàng)建3D可視化圖表鉴逞、用圖像和地圖繪制圖表记某、使用正確的圖表理解數(shù)據(jù)、更多的matplotlib知識(shí)以及使用Plot.ly進(jìn)行云端可視化构捡。
本書適合那些對(duì)Python編程有一定基礎(chǔ)的開發(fā)人員閱讀液南，可以幫助讀者從頭開始了解數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)格式勾徽、數(shù)據(jù)可視化滑凉，并學(xué)會(huì)使用Python可視化數(shù)據(jù)
Python Data Science Essentials 2nd Edition - 2016.pdf
Python Data Science Essentials 3rd - 2018.pdf
數(shù)據(jù)科學(xué)導(dǎo)論：Python語言實(shí)現(xiàn) (數(shù)據(jù)科學(xué)與工程技術(shù)叢書) - 2016.pd
本書首先介紹如何設(shè)置基本的數(shù)據(jù)科學(xué)工具箱，然后帶你進(jìn)入數(shù)據(jù)改寫和預(yù)處理階段喘帚，這一部分主要是闡明所有與核心數(shù)據(jù)科學(xué)活動(dòng)相關(guān)的數(shù)據(jù)分析過程畅姊，如數(shù)據(jù)加載、轉(zhuǎn)換吹由、修復(fù)以及數(shù)據(jù)探索和處理等若未。最后，通過主要的機(jī)器學(xué)習(xí)算法倾鲫、圖形分析技術(shù)粗合，以及所有易于表現(xiàn)結(jié)果的可視化工具，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的概述乌昔。
https://github.com/PacktPublishing/Python-Data-Science-Essentials-Third-Edition 不到50星
Python Data Science Cookbook - 2015.pdf
Python Data Mining.pdf
Python Data Analysis Cookbook - 2016.pdf
Python.Data.Analytics - 2015.pdf
pyexcel - 2017.pdf
Pragmatic.Bookshelf.Data.Science.Essentials.in.Python - 2016.pdf
Practical Data Analysis, 2nd Edition - 2016.pdf
Pandas Cookbook Recipes for Scientific Computing - 2017.pdf
https://github.com/PacktPublishing/Pandas-Cookbook 150左右星
Packt.Clean.Data - 2015.pdf
Packt.Building.Python.Real-Time.Applications.with.Storm. - 2015.pdf
Mastering Python Data Analysis - 2016.pdf
Mastering Pandas for Finance - 2015.pdf
Mastering Pandas - 2015.pdf
Mastering.Python.Data.Visualization.2015.10.pdf
Manning.Introducing.Data.Science.2016.5.pdf
Learning pandas - Second Edition - 2017.pdf
https://github.com/PacktPublishing/Learning-Pandas-Second-Edition 不到50星
Learning pandas - 2015.pdf
Introduction to Data Science -A Python Approach to Concepts, Techniques and Applications - 2017.pdf
https://github.com/DataScienceUB/introduction-datascience-python-book 100左右星
Foundations for Analytics with Python From Non-Programmer to Hacker - 2016.pdf
https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python 200左右星
本書展示如何用Python程序?qū)⒉煌袷降臄?shù)據(jù)處理和分析任務(wù)規(guī)南毒危化和自動(dòng)化。主要內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)知識(shí)介紹磕道、CSV文件和Excel文件讀寫甚淡、數(shù)據(jù)庫的操作、示例程序演示、圖表的創(chuàng)建贯卦，等等资柔。本書展示如何用Python程序?qū)⒉煌袷降臄?shù)據(jù)處理和分析任務(wù)規(guī)模化和自動(dòng)化撵割。主要內(nèi)容包括：Python基礎(chǔ)知識(shí)介紹贿堰、CSV文件和Excel文件讀寫、數(shù)據(jù)庫的操作啡彬、示例程序演示羹与、圖表的創(chuàng)建，等等庶灿。
- 中文版待上傳
For.Dummies.Data.Science.For.Dummies 2nd- 2017.epub
https://github.com/BigDataGal/Data-Science-for-Dummies
亞馬遜：4星 61評(píng)
Designing Data-Intensive Applications - 2017.pdf
Deep Time Series Forecasting with Python - 2016.pdf
Data Wrangling with Python - 2016.pdf
Data_Visualization_with_Python_and_JavaScript - 2016.pdf
Data Analytics and Python Programming 2 Bundle Manuscript - Isaac D. Cody - 2016.pdf
Data.Science.Programming.in.Python - 2016.pdf
亞馬遜：4.5星 8評(píng)
Apress.Text.Analytics.with.Python. - 2016.pdf
本書遵循結(jié)構(gòu)化和綜合性的方法纵搁，介紹了文本和語言語法、結(jié)構(gòu)和語義的基礎(chǔ)概念和高級(jí)概念往踢。從自然語言和Python的基礎(chǔ)開始腾誉，進(jìn)而學(xué)習(xí)先進(jìn)的分析理念和機(jī)器學(xué)習(xí)概念。全面提供了自然語言處理（NLP）和文本分析的主要概念和技術(shù)峻呕。包含了豐富的真實(shí)案例實(shí)現(xiàn)技術(shù)利职，例如構(gòu)建分類新聞文章的文本分類系統(tǒng),使用主題建模和文本摘要分析app或游戲評(píng)論,進(jìn)行熱門電影概要的聚類分析和電影評(píng)論的情感分析。介紹了基于Python和流行NLP開源庫和文本分析實(shí)用工具瘦癌，如自然語言工具包（nltk）猪贪、gensim、scikit-learn讯私、spaCy和Pattern热押。
亞馬遜 4星 24評(píng)
[An Introduction to Statistics with Python ### 2016].pdf
https://github.com/thomas-haslwanter/statsintro_python 300多星
