包郵 利用Python進行數據分析|3768783 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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Wes McKinney 著，唐學韜 譯

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計分析
• pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 數據可視化
• 實戰

店鋪： 互動創新圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111436737

商品編碼：27157641755

叢書名： O’Reilly精品圖書係列

齣版時間：2014-01-01

頁數：451

書[0名0]：	利用Python進行數據分析|3768783
圖書定價：	89元
圖書作者：	Wes McKinney
齣版社：	[1機1] 械工業齣版社
齣版日期：	2014/1/1 0:00:00
ISBN號：	9787111436737
開本：	16開
頁數：	451
版次：	1-1

作者簡介

Wes McKinney 資深數據分析專傢，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）都有深入研究，並在[0大0]量的實踐中積纍瞭豐富的經驗。撰寫瞭[0大0]量與Python數據分析相關的經典文章，被各[0大0]技術社區爭相轉載，是Python和開源技術社區公認的人物之一。開發瞭用於數據分析的著[0名0]開源Python庫——pandas，廣獲用戶好[0評0]。在創建Lambda Foundry（一傢緻力於企業數據分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析師。

內容簡介

還在苦苦尋覓用Python控製、處理、整理、分析結構化數據的完整課程？《利用Python進行數據分析》含有[0大0]量的實踐案例，你將[0學0][0會0]如何利用各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解決各式各樣的數據分析問題。 由於作者Wes McKinney是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科[0學0]計算實踐指南。本書適閤剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科[0學0]計算的Python程序員。 ·將IPython這個交互式Shell作為你的[0首0]要開發環境。 ·[0學0]習NumPy（Numerical Python）的基礎和高級[0知0]識。 ·從pandas庫的數據分析工具開始。 ·利用高性能工具對數據進行加載、清理、轉換、閤並以及重塑。 ·利用matplotlib創建散點圖以及靜態或交互式的可視化結果。 ·利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。 ·處理各種各樣的時間序列數據。 ·通過詳細的案例[0學0]習如何解決Web分析、社[0會0]科[0學0]、金融[0學0]以及經濟[0學0]等[0領0]域的問題。

目錄

《利用Python進行數據分析》 前言 1 [0第0]1章 準備工作 5 本書主要內容 5 為什麼要使用Python進行數據分析 6 重要的Python庫 7 安裝和設置 10 社區和研討[0會0] 16 使用本書 16 緻謝 18 [0第0]2章 引言 20 來自bit.ly的1.usa.gov數據 21 MovieLens 1M數據集 29 1880—2010年間全美嬰兒姓[0名0] 35 小結及展望 47 [0第0]3章 IPython：一種交互式計算和開發環境 48 IPython基礎 49 內省 51 使用命令曆[0史0] 60 與操作係統交互 63 軟件開發工具 66 IPython HTML [0No0]tebook 75 利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示 77 高級IPython功能 79 緻謝 81 [0第0]4章 NumPy基礎：數組和矢量計算 82 NumPy的ndarray：一種多維數組對象 83 通用函數：快速的元素級數組函數 98 利用數組進行數據處理 100 用於數組的文件輸入輸齣 107 綫性代數 109 隨 [1機1] 數生成 111 範例：隨 [1機1] 漫步 112 [0第0]5章 pandas入門 115 pandas的數據結構介紹 116 基本功能 126 匯總和計算描述統計 142 處理缺失數據 148 層次化索引 153 其他有關pandas的話題 158 [0第0]6章 數據加載、存儲與文件格式 162 讀寫文本格式的數據 162 二進製數據格式 179 使用HTML和Web API 181 使用數據庫 182 [0第0]7章 數據規整化：清理、轉換、閤並、重塑 186 閤並數據集 186 重塑和軸嚮鏇轉 200 數據轉換 204 字符串操作 217 示例：USDA食[0品0]數據庫 224 [0第0]8章 繪圖和可視化 231 matplotlib API入門 231 pandas中的繪圖函數 244 繪製地圖：圖形化顯示海地地震危 [1機1] 數據 254 Python圖形化工具生態係統 260 [0第0]9章 數據聚閤與分組運算 263 GroupBy技術 264 數據聚閤 271 分組級運算和轉換 276 透視錶和交叉錶 288 示例：2012聯邦選舉委員[0會0]數據庫 291 [0第0]10章 時間序列 302 日期和時間數據類型及工具 303 時間序列基礎 307 日期的範圍、頻率以及移動 311 時區處理 317 時期及其算術運算 322 重采樣及頻率轉換 327 時間序列繪圖 334 移動窗口函數 337 性能和內存使用方麵的注意事項 342 [0第0]11章 金融和經濟數據應用 344 數據規整化方麵的話題 344 分組變換和分析 355 更多示例應用 361 [0第0]12章 NumPy高級應用 368 ndarray對象的內部 [1機1] 理 368 高級數組操作 370 廣播 378 ufunc高級應用 383 結構化和記錄式數組 386 更多有關排序的話題 388 NumPy的matrix類 393 高級數組輸入輸齣 395 性能建議 397 附錄A Python語言精要 401

編輯推薦

《利用Python進行數據分析》適閤剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科[0學0]計算的Python程序員。將IPython這個交互式Shell作為你的[0首0]要開發環境。

解鎖數據寶藏：Python數據分析實戰指南 在這個數據爆炸的時代，如何從海量信息中提煉價值，洞察趨勢，做齣明智決策，已成為個人和企業成功的關鍵。本書並非簡單羅列枯燥的理論，而是帶領您踏上一場激動人心的Python數據分析實戰之旅。我們相信，掌握數據分析的能力，就如同掌握瞭一把開啓未來無限可能的鑰匙。 本書的目標讀者： 無論您是初學者，希望快速入門數據分析領域；還是已經具備一定基礎，渴望係統性地提升技能；亦或是希望將Python應用於實際工作中的數據科學傢、分析師、工程師、市場營銷人員、研究學者，亦或是任何對數據充滿好奇心的人，都能在這本書中找到適閤自己的內容，並獲得顯著的成長。我們力求以最易懂的方式，將復雜的數據分析概念和技術轉化為可操作的實踐。 本書的核心價值： 1. 理論與實踐的完美融閤： 我們不會僅僅停留在理論層麵，而是深入淺齣地講解每一個核心概念，並立即通過豐富的代碼示例進行演示。您可以跟著書中的代碼，一步步構建自己的數據分析流程，親身體驗數據的流動與轉化。 2. Python生態係統的全麵覆蓋： Python之所以能成為數據分析的首選語言，離不開其強大而豐富的生態係統。本書將重點介紹NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn等核心庫，讓您能夠熟練運用它們完成數據的獲取、清洗、處理、可視化以及建模等任務。 3. 真實世界案例驅動： 理論的學習容易枯燥，而真實案例的魅力在於其貼近實際，能夠激發學習興趣並加深理解。本書精心挑選瞭多個來自不同行業、不同場景的真實數據分析案例，涵蓋瞭從商業洞察到科學研究的廣泛應用，讓您在解決實際問題的過程中學習和成長。 4. 循序漸進的學習路徑： 我們設計瞭一條清晰的學習路徑，從最基礎的數據類型和操作開始，逐步深入到高級的數據處理技術、統計分析方法以及機器學習模型。您可以根據自己的進度和需求，自由選擇學習的重點。 5. 代碼即是語言： 我們相信，學習編程的最佳方式就是“動手”。本書中的所有代碼都經過精心設計和測試，力求簡潔、高效、易於理解。您可以在書中提供的環境中運行代碼，並根據需要進行修改和擴展，從而真正掌握Python在數據分析中的應用。 本書內容概覽： 第一部分：數據分析的基石——Python與核心庫 Python基礎迴顧與數據結構： 即使您是Python新手，也能快速上手。我們將迴顧Python的基礎語法，重點講解列錶、元組、字典、集閤等核心數據結構，以及它們在數據處理中的應用。 NumPy：高性能數值計算的利器： NumPy是Python科學計算的基礎，其強大的N維數組對象能夠極大地提高數據處理的效率。我們將學習NumPy數組的創建、索引、切片、運算以及各種統計函數，為後續的數據分析打下堅實基礎。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀： Pandas是Python數據分析的靈魂。我們將深入學習DataFrame和Series這兩個核心數據結構，掌握數據的讀取、寫入、清洗（缺失值處理、重復值處理、異常值檢測）、轉換、閤並、分組、聚閤等各種操作。無論是結構化數據還是半結構化數據，Pandas都能遊刃有餘地應對。 第二部分：洞察數據之美——數據可視化 Matplotlib：基礎且靈活的繪圖工具： Matplotlib提供瞭創建各種靜態、動態、交互式圖錶的能力。我們將學習如何繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等基本圖錶，並掌握圖錶的定製，如標題、標簽、圖例、顔色、樣式等，讓數據可視化更加直觀。 Seaborn：美觀且強大的統計圖錶庫： Seaborn建立在Matplotlib之上，提供瞭更高級的接口，能夠輕鬆繪製齣美觀且信息量豐富的統計圖錶。我們將學習如何使用Seaborn繪製熱力圖、箱綫圖、小提琴圖、分布圖、迴歸圖等，更深入地理解數據分布和變量之間的關係。 第三部分：數據探索與預處理 描述性統計分析： 在深入分析之前，瞭解數據的基本特徵至關重要。我們將學習如何計算均值、中位數、方差、標準差、百分位數等描述性統計量，並利用可視化手段直觀展示數據的分布情況。 數據清洗與轉換： 真實世界的數據往往是“髒”的。本書將詳細講解如何處理缺失值（填充、刪除）、重復值、異常值，以及如何進行數據類型轉換、特徵編碼、文本數據處理等，確保數據質量，為後續分析做好準備。 特徵工程初步： 特徵工程是提高模型性能的關鍵。我們將介紹一些基本的特徵工程技術，如特徵提取、特徵組閤、特徵縮放等，讓您能夠構建更具代錶性的數據特徵。 第四部分：深入挖掘——統計分析與建模 相關性分析與假設檢驗： 理解變量之間的關係是數據分析的核心。我們將學習如何計算 Pearson 相關係數、 Spearman 等級相關係數，並介紹 t 檢驗、卡方檢驗等常用的統計假設檢驗方法，以驗證數據間的關聯性是否顯著。 迴歸分析： 迴歸分析是預測和建模的重要工具。我們將從綫性迴歸開始，介紹多項式迴歸、嶺迴歸、Lasso 迴歸等，學習如何構建迴歸模型，評估模型性能，並進行預測。 分類模型簡介（Scikit-learn入門）： 當我們需要對數據進行分類時，分類模型就派上用場瞭。本書將簡要介紹邏輯迴歸、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）等基礎分類算法，並展示如何使用Scikit-learn庫進行模型訓練和預測。 第五部分：實戰案例精選 商業數據分析： 案例涵蓋用戶行為分析、銷售數據預測、市場細分等，幫助您理解如何利用數據驅動商業決策。 金融數據分析： 案例涉及股票價格趨勢分析、風險評估等，讓您瞭解金融領域的數據應用。 社交媒體數據分析： 案例包括用戶情感分析、熱門話題挖掘等，展示社交媒體數據的價值。 其他領域案例： 我們還會涉及醫療、教育、科學研究等領域的典型數據分析案例，拓展您的視野。 本書的特色與亮點： 代碼優先： 每一章節都配有可運行的代碼示例，您可以直接復製、粘貼、修改，快速掌握知識點。 循序漸進： 從基礎概念到高級應用，逐步引導讀者深入學習，無須擔心跟不上。 實戰導嚮： 強調在實際問題中應用所學知識，提升解決實際問題的能力。 可視化呈現： 大量使用圖錶來解釋數據和分析結果，使抽象概念更直觀易懂。 拓展閱讀與資源推薦： 在每章的結尾，我們還會提供進一步學習的建議和有用的資源鏈接。 學習本書，您將收獲： 掌握Python數據分析的核心技能： 熟練運用NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn等工具。 建立係統的數據分析思維框架： 從數據理解、清洗、探索到建模、評估，形成完整的分析流程。 提升數據驅動的決策能力： 能夠從數據中發現洞察，為業務發展提供支持。 獲得解決實際數據問題的自信： 通過大量案例練習，將理論知識轉化為實際能力。 為進一步深入學習打下堅實基礎： 為您在機器學習、深度學習、大數據等更高級的領域打下堅實基礎。 在這個信息時代，數據就是新的石油，而Python數據分析則是提煉和利用這種“石油”的關鍵技能。本書將成為您探索數據寶藏、解鎖無限可能的得力夥伴。現在，就讓我們一起踏上這段精彩的數據分析之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書給我的整體感受是，它成功地架起瞭一座從“數據小白”到“數據分析師”的橋梁，而且這座橋梁的材料非常堅固耐用。我特彆留意瞭書中關於數據可視化的部分。在現今這個“一圖勝韆言”的時代，如何用Matplotlib或Seaborn庫繪製齣既美觀又能清晰傳達信息的可視化圖錶至關重要。這本書在這方麵的講解非常到位，它沒有停留在簡單的摺綫圖和柱狀圖，而是深入探討瞭如何通過自定義顔色、調整圖層以及運用更復雜的圖錶類型（如熱力圖、小提琴圖）來揭示數據背後的深層關聯。更讓我驚喜的是，它似乎還融入瞭一些數據故事敘述（Data Storytelling）的概念，教導讀者如何組織你的分析結果，讓你的報告更有說服力。這已經超齣瞭單純的技術教程範疇，更像是一本關於如何用數據進行有效溝通的指南，這一點是許多技術書籍所欠缺的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這本《包郵 利用Python進行數據分析|3768783》真是讓人眼前一亮，特彆是對於我這種剛接觸數據分析領域的新手來說，簡直是打開瞭一扇新世界的大門。我一直覺得Python的數據分析庫，比如Pandas和NumPy，看起來非常高深莫測，光是那些復雜的函數調用和數據結構轉換就讓人望而卻步。然而，這本書的講解方式卻異常的平易近人。它沒有一開始就拋齣一大堆晦澀難懂的理論，而是選擇瞭一個非常實用的切入點——“包郵”這個主題，雖然名字聽起來有點接地氣，但它實際上巧妙地將實際業務場景融入瞭數據處理的流程中。作者似乎非常懂得初學者的痛點，從最基礎的環境配置講起，一步步引導我們如何清洗、整理和可視化數據。我尤其欣賞它在代碼示例上的設計，每一個代碼塊後麵都緊跟著詳細的解釋，讓我能夠清晰地理解每一步操作背後的邏輯，而不是盲目地復製粘貼。讀完前幾章，我已經能自信地著手處理一些小型數據集瞭，這種成就感是其他很多教材無法給予的。這本書的價值不僅僅在於教你語法，更在於培養你用數據思維去解決問題的能力。

評分☆☆☆☆☆

對於我這種有一定編程基礎，但對Python數據生態係統還不太熟悉的“半路齣傢”的數據從業者來說，這本書的價值體現得尤為突齣。我之前主要用R語言處理數據，對Python的Pandas庫一直有種敬畏感。這本書的優勢在於它並沒有假設讀者是Python的“大神”，而是用一種平滑的過渡方式，將R語言中熟悉的嚮量化操作概念，巧妙地映射到Python的DataFrame結構中。特彆是關於性能優化那一部分，講解得非常到位。它不僅展示瞭如何使用Pandas進行操作，還清晰地指齣瞭哪些操作在大數據量下會成為性能瓶頸，並推薦瞭使用NumPy或更底層的優化技巧。這種“知其然，更知其所以然”的講解風格，極大地提升瞭我對Python數據分析效率的掌控力。它讓我明白，數據分析不僅要得齣正確的結果，還要以一種高效且可擴展的方式來完成。這本書的實戰性遠超理論堆砌，是提升實戰技能的絕佳工具。

評分☆☆☆☆☆

坦率地說，市麵上許多數據分析書籍，要麼過於學術化，充斥著復雜的數學推導，讓人難以應用到日常工作中；要麼就是過於膚淺，僅僅停留在API的簡單調用層麵。而《包郵 利用Python進行數據分析|3768783》找到瞭一個非常好的平衡點。我特彆欣賞作者對“實際應用”的堅持，書中的每一個章節似乎都圍繞著一個具體的業務問題展開。例如，在介紹字符串處理時，它不是枯燥地羅列正則錶達式的用法，而是會模擬一個真實的數據清洗場景，比如從用戶評論中提取關鍵詞和情感傾嚮。這種“情境驅動學習”的模式，極大地激發瞭我的學習興趣。它讓學習過程不再是被動的知識灌輸，而是一種主動解決問題的探索。讀完這本書，我感覺自己不再是隻會執行命令的“代碼工人”，而是真正擁有瞭運用Python這一強大工具去洞察和優化業務流程的能力。這是一本真正意義上能讓你“用起來”的書，而不是束之高閣的參考書。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我拿起這本《包郵 利用Python進行數據分析|3768783》的時候，內心其實是抱著一絲懷疑的，畢竟市麵上打著“快速入門”旗號的書籍，很多到頭來都是虎頭蛇尾。但這本書的結構設計，尤其是它對真實世界案例的把控，確實超齣瞭我的預期。它並非那種純粹的“字典式”編程手冊，而是更像一個經驗豐富的導師在手把手帶你做項目。我最欣賞的是它對數據預處理這一“髒活纍活”的處理。很多教程會一筆帶過數據的缺失值處理和異常值檢測，但這本書卻花瞭相當大的篇幅，用不同的策略去應對不同的數據質量問題，甚至還涉及到瞭時間序列數據的特殊處理方法。這種細緻入微的關注點，對於真正想進入數據分析崗位的讀者來說至關重要。每次當我遇到一個棘手的數據清洗難題時，翻開這本書，總能找到與之對應的解決方案或思路啓發。它不僅僅是教會你“怎麼做”，更重要的是讓你理解“為什麼要這麼做”，這種深層次的思考過程纔是構建紮實基礎的關鍵。