利用 Python 進行數據分析／健壯的 Python (683MB@PDF@KF/FP/FD/DU/UD/FP)

【檔案名稱】：利用 Python 進行數據分析／健壯的 Python
【檔案大小】：332MB+351MB
【檔案格式】：PDF
【檔案語言】：簡體中文
【檔案空間】：KF/FP/FD/DU/UD/FP
【上傳日期】：2026/09/21
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【內容簡介】：
《利用 Python 進行數據分析》
適讀人群 ：本書是對Python資料科學工具的實操化、現代化的介紹，非常適合剛學Python的資料分析師或剛學資料科學以及科學計算的Python程式設計者。
本書第1版出版於2012年，彼時基於Python的開源資料分析庫（例如pandas）仍然是一個發展迅速的新事物，本書也成為該領域排名No1的經典暢銷書，前兩版中文版累計銷售近30萬冊。
閱讀本書可以學習使用Python對資料集進行操作、處理、清洗和規整。第3版針對Python 3.10和pandas 1.4進行了更新，並通過實操講解和實際案例向讀者展示了如何高效地解決一系列資料分析問題。讀者將在閱讀過程中學習新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

　　本書作者Wes McKinney是Python pandas項目的創始人。本書對Python資料科學工具的介紹既貼近實戰又內容新穎，非常適合剛開始學習Python的資料分析師或剛開始學習資料科學和科學計算的Python程式設計師閱讀。讀者可以從GitHub獲取資料文件和相關資料。

　　學完本書，你將能夠：
　　使用Jupyter notebook和IPython

　　本書是Python數學分析經典暢銷書的升級版，由Python pandas項目的創始人Wes McKinney撰寫。自2012年第1版出版以來，迅速成為該領域的權威指南，並且為了與時俱進，作者也在對本書內容進行持續更新，以摒棄一些過時、不相容的工具，加入新的內容，用以介紹一些新特性、新工具及方法。本書第3版針對Python 3.10和pandas 1.4進行了更新，並通過實操講解和實際案例向讀者展示了如何高效解決一系列資料分析問題。讀者將在閱讀過程中學習新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。

作者簡介：
[美] 韋斯·麥金尼（Wes McKinney）
　　Voltron Data的聯合創始人兼首席技術官、Python資料社區的活躍成員，同時也是在資料分析、金融和統計計算等領域推廣使用Python的倡導者。Wes畢業於麻省理工學院，同時也是Apache軟體基金會的Apache Arrow和Apache Parquet項目的項目管理委員會成員。


《健壯的 Python》
你的Python項目是否正在變得越來越龐大？隨著程式碼的擴展，偵錯和維護工作變得更加艱難，你是否感到痛苦？Python是一種容易學習和使用的語言，但這也意味著系統可以迅速發展到無法理解的程度。值得慶幸的是，Python具有幫助開發者克服可維護性困境的功能。

　　在這本實用的書中，作者Patrick Viafore告訴你如何最大限度地使用 Python的類型系統。你會看到使用者定義的類型（如類和列舉），以及Python的類型提示系統。你還將學習如何使Python程式碼具有可擴展性，以及如何基於一個全面的測試策略建構安全網。利用這些知識和技術，你將編寫更清晰、更易於維護的程式碼。

　　通過閱讀本書，你將：
　　⨀瞭解為什麼類型在現代開發生態系統中是必不可少的。
　　⨀ 瞭解類、字典和列舉等類型選擇是如何反映特定意圖的。
　　⨀在不加劇臃腫的情況下使Python程式碼在未來具有可擴展性。
　　⨀使用流行的Python工具來提高程式碼庫的安全性和健壯性。
　　⨀評估當前的程式碼以檢測常見的可維護性問題。
　　⨀通過linter和測試在你的程式碼周圍建構安全網。

　　你的Python項目是否正在變得越來越龐大？隨著程式碼的擴展，偵錯和維護工作變得更加艱難，你是否感到痛苦？Python是一種容易學習和使用的語言，但這也意味著系統可以迅速發展到無法理解的程度。值得慶幸的是，Python具有幫助開發者克服可維護性困境的功能。在這本實用的書中，作者Patrick Viafore將告訴你如何最大限度地使用 Python的類型系統。你將看到使用者定義的類型（如類和列舉），以及Python的類型提示系統。你還將學習如何使Python程式碼具有可擴展性，以及如何基於一個全面的測試策略建構安全網。利用這些知識和技術，你將編寫更清晰、更易於維護的程式碼。通過學習本書，你將：*瞭解為什麼類型在現代開發生態系統中是必不可少的。*瞭解類、字典和列舉等類型選擇是如何反映特定意圖的。*在不加劇臃腫的情況下使Python程式碼在未來可擴展。

　　*使用流行的Python工具來提高程式碼庫的安全性和健壯性。
　　*評估當前的程式碼以檢測常見的可維護性問題。
　　*通過linter和測試建構程式碼庫的安全網。

作者簡介：
[美] 帕特里克·維亞福爾（Patrick Viafore）
　　在關鍵任務軟體領域有超過14年的工作經驗，專業方向涉及雷電檢測、電信和作業系統。他通過開發管道和工具，將Ubuntu鏡像部署到公有雲供應商，並通過Kudzera有限責任公司進行軟體諮詢和項目承包（他是這家公司的負責人）。他的目標是使電腦科學以及軟體工程主題對開發者社區來說更加容易理解。

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利用 Python 進行數據分析
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健壯的 Python
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