内容简介
This book is ideal for data scientists, data analysts, Python programmers who want to plunge into data analysis using pandas, and anyone with a curiosity about analyzing data. Some knowledge of statistics and programming will be helpful to get the most out of this book but not strictly required. Prior exposure to pandas is also not required.
AI简介
这是一本针对数据科学家、数据分析师、Python程序员以及任何对数据分析感兴趣读者的专业指南。该书通过详细阐述数据处理工具的需求，数据处理、分析与科学的定义，数据问题中的ideation概念，数据的获取，数据准备的重要性，模型的定义和作用，相关性的定义和重要性，回归的定义和用途，使用pandas进行数据可视化，呈现发现的重要性，时间序列模型的特性，时间序列数据在金融领域的应用，股票数据的爬取和整理，数据成本，模型过程是迭代的，以及Python数据可视化框架等关键内容点，为读者提供了关于pandas库的深入理解和实际应用。
书中首先介绍了数据处理工具的需求，强调了数据处理工具在支持数据分布的广泛性、存储格式的多样性、质量不一等方面的重要性。接着，作者详细阐述了数据处理、分析与科学的定义，说明了这三个学科的重叠和区别，以及它们在数据科学中的应用。此外，作者还深入探讨了数据问题中的ideation概念，即如何识别数据问题并确定要解决的问题，以及如何使用pandas来构建和测试复杂的假设。
在数据获取方面，作者详细介绍了如何从各种来源获取数据，并对数据进行初步的处理，以支持我们的假设。同时
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