： 读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。 ...

pandas是本书后续内容的首选库。pandas可以满足以下需求： 具备按轴自动或显式数据对齐功能的数据结构。这可以防止许多由于数据未对齐以及来自不同数据源（索引方式不同）的数据而导致的常见错误。. 集成时间序列功能 既能 ...

第一章 准备工作 今天开始码这本书--《利用python进行数据分析》。R和python都得会用才行，这是码这本书的原因。首先按照书上说的进行安装，google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi，译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy ...

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5046450.html 对数据进行分组并对各组应用一个函数，是数据分析的重要环节。数据准备好之后，通常的任务就是计算分组统计或生成透视表。groupby函数能高效处理数据，对数据进行切片、切块、摘要等操作。可以看出 ...

第三节中的四个示例。（ps：新开一篇是为了展现对例子的重视。） 3.1用特定于分组的值填充缺失值 对于缺失值的清理工作，可以用dropna进行删除，有时候需要进行填充（或者平滑化）。这时候用的是fillna。 0 -0.3114181 -0.0543052 ...

5、时期及其算数运算 时期（period）表示的是时间区间，比如数日、数月、数季、数年等。Period类所表示的就是这种数据类型，其构造函数需要用到一个字符串或整数，以及频率。 array([126, 129, 132], dtype=int64)[Finished ...

7、时间序列绘图 pandas时间序列的绘图功能在日期格式化方面比matplotlib原生的要好。 下面是作出的几张图： 8、移动窗口函数 在移动窗口（可以带有指数衰减权数）上计算的各种统计函数也是一类常见于时间序列的数组变换。作者将其称为移动窗口函数 ...

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具，本书主要讲解matplotlib。matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式 ...