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《Pandas數據分析》詳細闡述了與Pandas數據分析相關的基本解決方案，主要包括數據分析導論、使用Pandas DataFrame、使用Pandas進行數據整理、聚合Pandas DataFrame、使用Pandas和Matplotlib可視化數據、使用Seaborn和自定義技術繪圖、金融分析、基於規則的異常檢測、Python機器學習入門、做出更好的預測、機器學習異常檢測等內容。此外，本書還提供了相應的示例、代碼，以幫助讀者進一步理解相關方案的實現過程。
本書適合作為高等院校計算機及相關專業的教材和教學參考書，也可作為相關開發人員的自學用書和參考手冊。
斯蒂芬妮·莫林是紐約彭博有限合夥企業(Bloomberg LP)的數據科學家和軟件工程師，負責解決信息安全方面的棘手問題，特別是圍繞異常檢測、構建數據收集工具和知識共享等方面的工作。她在數據科學、設計異常檢測解決方案以及在廣告技術(AdTech)和金融科技(FinTech)行業中利用R和Python的機器學習方面擁有豐富的經驗。
她擁有哥倫比亞大學傅氏基金工程和應用科學學院運籌學學士學位，輔修經濟學、創業與創新。在閑暇時間，她喜歡環遊世界、發明新食譜、學習人與計算機之間使用的新語言。
