本书采用“问题描述+解决方案”模式，通过500个案例介绍了使用Pandas进行数据分析和数据处理的技术亮点。全书共分为8章，主要案例包括：读写CSV、Excel、JSON、HTML等格式的数据；根据行标签、列名和行列数字索引筛选和修改数据，使用各种函数根据数据大小、日期范围、正则表达式、lambda表达式、文本类型等多种条件筛选数据；统计NaN（缺失值）的数量、占比，根据规则填充和删除NaN；在DataFrame中增、删、查、改行列数据，计算各种行差、列差、极差以及直接对两个DataFrame进行加、减、乘、除运算和比较差异；将宽表和长表相互转换，创建交叉表和各种透视表；对数据分组结果进行求和、累加、求平均值、求极差、求占比、排序、筛选、重采样等多种形式的分析，将分组数据导出为Excel文件。本书还附赠36个数据可视化案例，如根据指定的条件设置行列数据的颜色和样式，根据行列数据绘制条形图、柱形图、饼图、折线图、散点图、六边形图、箱形图、面积图等。 　　本书适于作为数据分析师、物流分析师、金融分析师、数据产品开发人员、人工智能开发人员、市场营销人员、办公管理人员、Python程序员等各行各业人员的案头参考书，无论对于初学者还是专业人士，本书都极具参考和收藏价值。

《Spark SQL大数据分析快速上手》内容基于Spark新版本展开，符合企业目前开发需要。《Spark SQL大数据分析快速上手》全面讲解Spark SQL相关知识和实战应用，各章均提供较为丰富的案例及其详细的操作步骤，并配套示例源码、数据集、PPT课件和教学大纲。 《Spark SQL大数据分析快速上手》共10章。第1～3章为Spark SQL的基础准备部分，内容包括Spark SQL的发展和简介、Spark的典型数据容器及关系、Spark概述与环境搭建、Spark典型数据结构RDD；第4～7章为Spark SQL的基础应用部分，内容包括Spark SQL入门实战（包括Scala编程基础）、SQL基础语法、操作多数据源、Spark SQL性能调优等；第8～10章分别通过影评数据分析、商品统计数据分析、咖啡销售数据分析等3个实战项目进行巩固提升。 《Spark SQL大数据分析快速上手》内容翔实、示例丰富，既可作为Spark初学者、大数据分析人员、大数据应用开发人员的自学手册，也可作为高等院校或高职高专院校计算机、软件工程、数据科学与大数据技术、智能科学与技术、人工智能等专业大数据课程的教材。

本书是Python数据分析入门书，每个概念都通过简单实例来阐述，便于读者理解与上手。具体内容包括：Python及Pandas基础知识，加载和查看数据集，Pandas的DataFrame对象和Series对象，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的绘图方法为探索性数据分析作图，连接与合并数据集，处理缺失数据，清理数据，转换数据类型，处理字符串，应用函数，分组操作，拟合及评估模型，正则化方法与聚类技术等。

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本书的主角是在大数据时代应运而生的数据处理与分析利器——Spark。你将通过丰富的示例学习如何使用Spark的结构化数据API，利用Spark SQL进行交互式查询，掌握Spark应用的优化之道，用Spark和Delta Lake等开源工具构建可靠的数据湖，并用MLlib库实现机器学习流水线。随着Spark从2.x版本升级到3.0版本，本书第2版做了全面的更新，以体现Spark生态系统在机器学习、流处理技术等方面的发展，另新增一章详解Spark 3.0引入的新特性。

毋庸置疑，数据已经成为现代化企业的重要资产，大数据分析技术则是企业挖掘数据价值的核心利器。一直以来，Spark就是大数据分析领域的佼佼者，也已经成为一站式大数据分析引擎的事实标准。 ◎ 编辑推荐 ☆ Databricks工程师诚意之作，比官方文档更实用的Spark入门教程 ☆ 前一版印刷32次，销量超6万册 ☆ 新版全面更新，覆盖Spark 3.0新特性 本书作者均来自Spark的母公司Databricks。他们将带你开始使用Spark，并了解如何利用它适应这个属于大数据和机器学习的新时代。第2版在第1版的基础上做了大量更新，涵盖Spark 3.0的新特性，并着重展示如何利用机器学习算法执行大数据分析。 ○ 学习使用Python、Java、Scala的结构化数据API ○ 理解Spark SQL引擎的原理 ○ 掌握Spark应用的优化技巧 ○ 了解如...(展开全部)

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毋庸置疑，数据已经成为现代化企业的重要资产，大数据分析技术则是企业挖掘数据价值的核心利器。一直以来，Spark就是大数据分析领域的佼佼者，也已经成为一站式大数据分析引擎的事实标准。 ◎ 编辑推荐 ☆ Databricks工程师诚意之作，比官方文档更实用的Spark入门教程 ☆ 前一版印刷32次，销量超6万册 ☆ 新版全面更新，覆盖Spark 3.0新特性 本书作者均来自Spark的母公司Databricks。他们将带你开始使用Spark，并了解如何利用它适应这个属于大数据和机器学习的新时代。第2版在第1版的基础上做了大量更新，涵盖Spark 3.0的新特性，并着重展示如何利用机器学习算法执行大数据分析。 ○ 学习使用Python、Java、Scala的结构化数据API ○ 理解Spark SQL引擎的原理 ○ 掌握Spark应用的优化技巧 ○ 了解如...(展开全部)

本书以统计学史上著名人物的伟大成就为脉络，将数据分析这一学科的发展历程娓娓道来。从开普勒仰望星空拉开统计学序幕，贝叶斯提出主观概率，到人工智能、深度学习逐步渗透今天的日常生活。本书带领读者在数据科学的熠熠星光下，看透大数据的深邃内核。

本书围绕精益创业展开讨论，融合了精益创业法、客户开发、商业模式画布和敏捷持续集成的精华。本书汇聚了100多位创始人、投资人、内部创业者和创新者的成功创业经验，呈现了30多个极具价值的案例分析，可以为各阶段的创业者提供行为准则。