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Wes McKinney 著，唐学韬 译

图书标签:

• Python
• 数据分析
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计分析
• pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 数据可视化
• 实战

店铺： 互动创新图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111436737

商品编码：27157641755

丛书名： O’Reilly精品图书系列

出版时间：2014-01-01

页数：451

书[0名0]：	利用Python进行数据分析|3768783
图书定价：	89元
图书作者：	Wes McKinney
出版社：	[1机1] 械工业出版社
出版日期：	2014/1/1 0:00:00
ISBN号：	9787111436737
开本：	16开
页数：	451
版次：	1-1

作者简介

Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）都有深入研究，并在[0大0]量的实践中积累了丰富的经验。撰写了[0大0]量与Python数据分析相关的经典文章，被各[0大0]技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的人物之一。开发了用于数据分析的著[0名0]开源Python库——pandas，广获用户好[0评0]。在创建Lambda Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。

内容简介

还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？《利用Python进行数据分析》含有[0大0]量的实践案例，你将[0学0][0会0]如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科[0学0]计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科[0学0]计算的Python程序员。 ·将IPython这个交互式Shell作为你的[0首0]要开发环境。 ·[0学0]习NumPy（Numerical Python）的基础和高级[0知0]识。 ·从pandas库的数据分析工具开始。 ·利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 ·利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 ·利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 ·处理各种各样的时间序列数据。 ·通过详细的案例[0学0]习如何解决Web分析、社[0会0]科[0学0]、金融[0学0]以及经济[0学0]等[0领0]域的问题。

目录

《利用Python进行数据分析》 前言 1 [0第0]1章 准备工作 5 本书主要内容 5 为什么要使用Python进行数据分析 6 重要的Python库 7 安装和设置 10 社区和研讨[0会0] 16 使用本书 16 致谢 18 [0第0]2章 引言 20 来自bit.ly的1.usa.gov数据 21 MovieLens 1M数据集 29 1880—2010年间全美婴儿姓[0名0] 35 小结及展望 47 [0第0]3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 48 IPython基础 49 内省 51 使用命令历[0史0] 60 与操作系统交互 63 软件开发工具 66 IPython HTML [0No0]tebook 75 利用IPython提高代码开发效率的几点提示 77 高级IPython功能 79 致谢 81 [0第0]4章 NumPy基础：数组和矢量计算 82 NumPy的ndarray：一种多维数组对象 83 通用函数：快速的元素级数组函数 98 利用数组进行数据处理 100 用于数组的文件输入输出 107 线性代数 109 随 [1机1] 数生成 111 范例：随 [1机1] 漫步 112 [0第0]5章 pandas入门 115 pandas的数据结构介绍 116 基本功能 126 汇总和计算描述统计 142 处理缺失数据 148 层次化索引 153 其他有关pandas的话题 158 [0第0]6章 数据加载、存储与文件格式 162 读写文本格式的数据 162 二进制数据格式 179 使用HTML和Web API 181 使用数据库 182 [0第0]7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑 186 合并数据集 186 重塑和轴向旋转 200 数据转换 204 字符串操作 217 示例：USDA食[0品0]数据库 224 [0第0]8章 绘图和可视化 231 matplotlib API入门 231 pandas中的绘图函数 244 绘制地图：图形化显示海地地震危 [1机1] 数据 254 Python图形化工具生态系统 260 [0第0]9章 数据聚合与分组运算 263 GroupBy技术 264 数据聚合 271 分组级运算和转换 276 透视表和交叉表 288 示例：2012联邦选举委员[0会0]数据库 291 [0第0]10章 时间序列 302 日期和时间数据类型及工具 303 时间序列基础 307 日期的范围、频率以及移动 311 时区处理 317 时期及其算术运算 322 重采样及频率转换 327 时间序列绘图 334 移动窗口函数 337 性能和内存使用方面的注意事项 342 [0第0]11章 金融和经济数据应用 344 数据规整化方面的话题 344 分组变换和分析 355 更多示例应用 361 [0第0]12章 NumPy高级应用 368 ndarray对象的内部 [1机1] 理 368 高级数组操作 370 广播 378 ufunc高级应用 383 结构化和记录式数组 386 更多有关排序的话题 388 NumPy的matrix类 393 高级数组输入输出 395 性能建议 397 附录A Python语言精要 401

编辑推荐

《利用Python进行数据分析》适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科[0学0]计算的Python程序员。将IPython这个交互式Shell作为你的[0首0]要开发环境。

解锁数据宝藏：Python数据分析实战指南 在这个数据爆炸的时代，如何从海量信息中提炼价值，洞察趋势，做出明智决策，已成为个人和企业成功的关键。本书并非简单罗列枯燥的理论，而是带领您踏上一场激动人心的Python数据分析实战之旅。我们相信，掌握数据分析的能力，就如同掌握了一把开启未来无限可能的钥匙。 本书的目标读者： 无论您是初学者，希望快速入门数据分析领域；还是已经具备一定基础，渴望系统性地提升技能；亦或是希望将Python应用于实际工作中的数据科学家、分析师、工程师、市场营销人员、研究学者，亦或是任何对数据充满好奇心的人，都能在这本书中找到适合自己的内容，并获得显著的成长。我们力求以最易懂的方式，将复杂的数据分析概念和技术转化为可操作的实践。 本书的核心价值： 1. 理论与实践的完美融合： 我们不会仅仅停留在理论层面，而是深入浅出地讲解每一个核心概念，并立即通过丰富的代码示例进行演示。您可以跟着书中的代码，一步步构建自己的数据分析流程，亲身体验数据的流动与转化。 2. Python生态系统的全面覆盖： Python之所以能成为数据分析的首选语言，离不开其强大而丰富的生态系统。本书将重点介绍NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等核心库，让您能够熟练运用它们完成数据的获取、清洗、处理、可视化以及建模等任务。 3. 真实世界案例驱动： 理论的学习容易枯燥，而真实案例的魅力在于其贴近实际，能够激发学习兴趣并加深理解。本书精心挑选了多个来自不同行业、不同场景的真实数据分析案例，涵盖了从商业洞察到科学研究的广泛应用，让您在解决实际问题的过程中学习和成长。 4. 循序渐进的学习路径： 我们设计了一条清晰的学习路径，从最基础的数据类型和操作开始，逐步深入到高级的数据处理技术、统计分析方法以及机器学习模型。您可以根据自己的进度和需求，自由选择学习的重点。 5. 代码即是语言： 我们相信，学习编程的最佳方式就是“动手”。本书中的所有代码都经过精心设计和测试，力求简洁、高效、易于理解。您可以在书中提供的环境中运行代码，并根据需要进行修改和扩展，从而真正掌握Python在数据分析中的应用。 本书内容概览： 第一部分：数据分析的基石——Python与核心库 Python基础回顾与数据结构： 即使您是Python新手，也能快速上手。我们将回顾Python的基础语法，重点讲解列表、元组、字典、集合等核心数据结构，以及它们在数据处理中的应用。 NumPy：高性能数值计算的利器： NumPy是Python科学计算的基础，其强大的N维数组对象能够极大地提高数据处理的效率。我们将学习NumPy数组的创建、索引、切片、运算以及各种统计函数，为后续的数据分析打下坚实基础。 Pandas：数据分析的瑞士军刀： Pandas是Python数据分析的灵魂。我们将深入学习DataFrame和Series这两个核心数据结构，掌握数据的读取、写入、清洗（缺失值处理、重复值处理、异常值检测）、转换、合并、分组、聚合等各种操作。无论是结构化数据还是半结构化数据，Pandas都能游刃有余地应对。 第二部分：洞察数据之美——数据可视化 Matplotlib：基础且灵活的绘图工具： Matplotlib提供了创建各种静态、动态、交互式图表的能力。我们将学习如何绘制折线图、散点图、柱状图、饼图等基本图表，并掌握图表的定制，如标题、标签、图例、颜色、样式等，让数据可视化更加直观。 Seaborn：美观且强大的统计图表库： Seaborn建立在Matplotlib之上，提供了更高级的接口，能够轻松绘制出美观且信息量丰富的统计图表。我们将学习如何使用Seaborn绘制热力图、箱线图、小提琴图、分布图、回归图等，更深入地理解数据分布和变量之间的关系。 第三部分：数据探索与预处理 描述性统计分析： 在深入分析之前，了解数据的基本特征至关重要。我们将学习如何计算均值、中位数、方差、标准差、百分位数等描述性统计量，并利用可视化手段直观展示数据的分布情况。 数据清洗与转换： 真实世界的数据往往是“脏”的。本书将详细讲解如何处理缺失值（填充、删除）、重复值、异常值，以及如何进行数据类型转换、特征编码、文本数据处理等，确保数据质量，为后续分析做好准备。 特征工程初步： 特征工程是提高模型性能的关键。我们将介绍一些基本的特征工程技术，如特征提取、特征组合、特征缩放等，让您能够构建更具代表性的数据特征。 第四部分：深入挖掘——统计分析与建模 相关性分析与假设检验： 理解变量之间的关系是数据分析的核心。我们将学习如何计算 Pearson 相关系数、 Spearman 等级相关系数，并介绍 t 检验、卡方检验等常用的统计假设检验方法，以验证数据间的关联性是否显著。 回归分析： 回归分析是预测和建模的重要工具。我们将从线性回归开始，介绍多项式回归、岭回归、Lasso 回归等，学习如何构建回归模型，评估模型性能，并进行预测。 分类模型简介（Scikit-learn入门）： 当我们需要对数据进行分类时，分类模型就派上用场了。本书将简要介绍逻辑回归、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）等基础分类算法，并展示如何使用Scikit-learn库进行模型训练和预测。 第五部分：实战案例精选 商业数据分析： 案例涵盖用户行为分析、销售数据预测、市场细分等，帮助您理解如何利用数据驱动商业决策。 金融数据分析： 案例涉及股票价格趋势分析、风险评估等，让您了解金融领域的数据应用。 社交媒体数据分析： 案例包括用户情感分析、热门话题挖掘等，展示社交媒体数据的价值。 其他领域案例： 我们还会涉及医疗、教育、科学研究等领域的典型数据分析案例，拓展您的视野。 本书的特色与亮点： 代码优先： 每一章节都配有可运行的代码示例，您可以直接复制、粘贴、修改，快速掌握知识点。 循序渐进： 从基础概念到高级应用，逐步引导读者深入学习，无须担心跟不上。 实战导向： 强调在实际问题中应用所学知识，提升解决实际问题的能力。 可视化呈现： 大量使用图表来解释数据和分析结果，使抽象概念更直观易懂。 拓展阅读与资源推荐： 在每章的结尾，我们还会提供进一步学习的建议和有用的资源链接。 学习本书，您将收获： 掌握Python数据分析的核心技能： 熟练运用NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等工具。 建立系统的数据分析思维框架： 从数据理解、清洗、探索到建模、评估，形成完整的分析流程。 提升数据驱动的决策能力： 能够从数据中发现洞察，为业务发展提供支持。 获得解决实际数据问题的自信： 通过大量案例练习，将理论知识转化为实际能力。 为进一步深入学习打下坚实基础： 为您在机器学习、深度学习、大数据等更高级的领域打下坚实基础。 在这个信息时代，数据就是新的石油，而Python数据分析则是提炼和利用这种“石油”的关键技能。本书将成为您探索数据宝藏、解锁无限可能的得力伙伴。现在，就让我们一起踏上这段精彩的数据分析之旅吧！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿起这本《包邮 利用Python进行数据分析|3768783》的时候，内心其实是抱着一丝怀疑的，毕竟市面上打着“快速入门”旗号的书籍，很多到头来都是虎头蛇尾。但这本书的结构设计，尤其是它对真实世界案例的把控，确实超出了我的预期。它并非那种纯粹的“字典式”编程手册，而是更像一个经验丰富的导师在手把手带你做项目。我最欣赏的是它对数据预处理这一“脏活累活”的处理。很多教程会一笔带过数据的缺失值处理和异常值检测，但这本书却花了相当大的篇幅，用不同的策略去应对不同的数据质量问题，甚至还涉及到了时间序列数据的特殊处理方法。这种细致入微的关注点，对于真正想进入数据分析岗位的读者来说至关重要。每次当我遇到一个棘手的数据清洗难题时，翻开这本书，总能找到与之对应的解决方案或思路启发。它不仅仅是教会你“怎么做”，更重要的是让你理解“为什么要这么做”，这种深层次的思考过程才是构建扎实基础的关键。

评分☆☆☆☆☆

对于我这种有一定编程基础，但对Python数据生态系统还不太熟悉的“半路出家”的数据从业者来说，这本书的价值体现得尤为突出。我之前主要用R语言处理数据，对Python的Pandas库一直有种敬畏感。这本书的优势在于它并没有假设读者是Python的“大神”，而是用一种平滑的过渡方式，将R语言中熟悉的向量化操作概念，巧妙地映射到Python的DataFrame结构中。特别是关于性能优化那一部分，讲解得非常到位。它不仅展示了如何使用Pandas进行操作，还清晰地指出了哪些操作在大数据量下会成为性能瓶颈，并推荐了使用NumPy或更底层的优化技巧。这种“知其然，更知其所以然”的讲解风格，极大地提升了我对Python数据分析效率的掌控力。它让我明白，数据分析不仅要得出正确的结果，还要以一种高效且可扩展的方式来完成。这本书的实战性远超理论堆砌，是提升实战技能的绝佳工具。

评分☆☆☆☆☆

这本《包邮 利用Python进行数据分析|3768783》真是让人眼前一亮，特别是对于我这种刚接触数据分析领域的新手来说，简直是打开了一扇新世界的大门。我一直觉得Python的数据分析库，比如Pandas和NumPy，看起来非常高深莫测，光是那些复杂的函数调用和数据结构转换就让人望而却步。然而，这本书的讲解方式却异常的平易近人。它没有一开始就抛出一大堆晦涩难懂的理论，而是选择了一个非常实用的切入点——“包邮”这个主题，虽然名字听起来有点接地气，但它实际上巧妙地将实际业务场景融入了数据处理的流程中。作者似乎非常懂得初学者的痛点，从最基础的环境配置讲起，一步步引导我们如何清洗、整理和可视化数据。我尤其欣赏它在代码示例上的设计，每一个代码块后面都紧跟着详细的解释，让我能够清晰地理解每一步操作背后的逻辑，而不是盲目地复制粘贴。读完前几章，我已经能自信地着手处理一些小型数据集了，这种成就感是其他很多教材无法给予的。这本书的价值不仅仅在于教你语法，更在于培养你用数据思维去解决问题的能力。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我的整体感受是，它成功地架起了一座从“数据小白”到“数据分析师”的桥梁，而且这座桥梁的材料非常坚固耐用。我特别留意了书中关于数据可视化的部分。在现今这个“一图胜千言”的时代，如何用Matplotlib或Seaborn库绘制出既美观又能清晰传达信息的可视化图表至关重要。这本书在这方面的讲解非常到位，它没有停留在简单的折线图和柱状图，而是深入探讨了如何通过自定义颜色、调整图层以及运用更复杂的图表类型（如热力图、小提琴图）来揭示数据背后的深层关联。更让我惊喜的是，它似乎还融入了一些数据故事叙述（Data Storytelling）的概念，教导读者如何组织你的分析结果，让你的报告更有说服力。这已经超出了单纯的技术教程范畴，更像是一本关于如何用数据进行有效沟通的指南，这一点是许多技术书籍所欠缺的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

坦率地说，市面上许多数据分析书籍，要么过于学术化，充斥着复杂的数学推导，让人难以应用到日常工作中；要么就是过于肤浅，仅仅停留在API的简单调用层面。而《包邮 利用Python进行数据分析|3768783》找到了一个非常好的平衡点。我特别欣赏作者对“实际应用”的坚持，书中的每一个章节似乎都围绕着一个具体的业务问题展开。例如，在介绍字符串处理时，它不是枯燥地罗列正则表达式的用法，而是会模拟一个真实的数据清洗场景，比如从用户评论中提取关键词和情感倾向。这种“情境驱动学习”的模式，极大地激发了我的学习兴趣。它让学习过程不再是被动的知识灌输，而是一种主动解决问题的探索。读完这本书，我感觉自己不再是只会执行命令的“代码工人”，而是真正拥有了运用Python这一强大工具去洞察和优化业务流程的能力。这是一本真正意义上能让你“用起来”的书，而不是束之高阁的参考书。