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深入淺出Pandas:利用Python進行數據處理與分析
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如果你想充分發揮Python的強大作用,如果你想成為一名好的Python工程師,你應該先學好Pandas。這是一本全面覆蓋了Pandas使用者的普遍需求和痛點的著作,基于實用、易學的原則,從功能、使用、原理等多個維度對Pandas做了全方位的詳細講解,既是初學者系統學習Pandas難得的入門書,又是有經驗的Python工程師案頭必不可少的查詢手冊。本書共17章,分為七部分。1部分(1~2章)Pandas入門:首先介紹了Pandas的功能、使用場景和學習方法,然后詳細講解了Python開發環境的搭建,Z后介紹了Pandas的大量基礎功能,旨在引領讀者快速入門。二部分(3~5章)Pandas數據分析基礎:詳細講解了Pandas讀取與輸出數據、索引作、數據類型轉換、查詢篩選、統計計算、排序、位移、數據修改、數據迭代、函數應用等內容。三部分(6~9章)數據形式變化:講解了Pandas的分組聚合作、合并作、對比作、數據透視、轉置、歸一化、標準化等,以及如何利用多層索引對數據進行升降維。部分(10~12章)數據清洗:講解了缺失值和重復值的識別、刪除、填充,數據的替換、格式轉換,文本的提取、連接、匹配、切分、替換、格式化、虛擬變量化等,以及分類數據的應用場景和作方法。五部分(13~14章)時序數據分析:講解了Pandas中對于各種時間類型數據的處理和分析,以及在時序數據處理中經常使用的窗口計算。六部分(15~16章)可視化:講解了Pandas的樣式功能如何讓數據表格更有表現力,以及Pandas的繪圖功能如何讓數據自己說話。七部分(17章)實戰案例:介紹了從需求到代碼的思考過程,如何利用鏈式編程思想提高代碼編寫和數據分析效率,以及數據分析的基本方法與需要掌握的數據分析工具和技術棧,此外還從數據處理和數據分析兩個角度給出了大量的應用案例及代碼詳解。

李慶輝 ·操作系統 ·13.5萬字

大規模Linux集群架構最佳實踐:如何管理上千臺服務器
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第1章詳細描述了Linux的安裝、配置、用戶管理、文件管理、網絡管理、進程管理、軟件管理等內容,這是Linux的基礎入門知識,建議所有沒有Linux基礎的讀者,或是新手通讀本章。第2章是Linux性能分析,介紹了Linux系統中性能分析工具的使用方法,這在實際工作中很常用,但是根據不同的場景,也有很多組合的使用方式。第3章至第5章是所有生產環境都會使用到的用戶集中認證、DNS服務和系統備份等內容,這些內容屬于必知必會的部分,建議通讀。第6章針對集群和集群存儲進行了講解,建議讀者視自己的實際使用情況選讀。第7章詳細介紹了一款當前非常流行的、實時metric工具Graphite,對于很多大型系統來說,這是一款極好的系統狀態記錄工具。第8章介紹Cobbler,對于依然在使用傳統DC的管理員來說,Cobbler是一款很好的系統自動安配置工具。第9章和第10章詳細描述了Puppet在自動化部署中的使用,這也是當前非常流行的一款配置管理工具。第11章介紹了CMDB,建議感興趣的讀者閱讀。第12章是日志管理內容,描述了兩種當前流行的日志處理工具Splunk和ELK,它們都是處理海量日志非常好的工具。

魔軟運維社 ·操作系統 ·15.1萬字

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