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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111436737

商品编码：10364902417

基本信息

书名:利用Python进行数据分析[Python for Data Analysis]

原价：89.00元

作者:Wes McKinney

出版社：机械工业出版社

出版日期：2014-01

ISBN：9787111436737

页码：464

版次：1

装帧：平装

开本：16开

目录

前言 

第1章 准备工作 
本书主要内容 
为什么要使用Python进行数据分析 
重要的Python库 
安装和设置 
社区和研讨会 
使用本书 
致谢 

第2章 引言 
来自bit.ly的1.usa.gov数据 
MovieLens 1M数据集 
1880-2010年间全美婴儿姓名 
小结及展望 

第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 
IPython基础 
内省 
使用命令历史 
与操作系统交互 
软件开发工具 
IPython HTML Notebook 
利用IPython提高代码开发效率的几点提示 
高级IPython功能 
致谢 

第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 
NumPy的ndarray：一种多维数组对象 
通用函数：快速的元素级数组函数 
利用数组进行数据处理 
用于数组的文件输入输出 
线性代数 
随机数生成 
范例：随机漫步 

第5章 pandas入门 
pandas的数据结构介绍 
基本功能 
汇总和计算描述统计 
处理缺失数据 
层次化索引 
其他有关pandas的话题 

第6章 数据加载、存储与文件格式 
读写文本格式的数据 
二进制数据格式 
使用HTML和Web API 
使用数据库 

第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑 
合并数据集 
重塑和轴向旋转 
数据转换 
字符串操作 
示例：USDA食品数据库 

第8章 绘图和可视化 
matplotlib API入门 
pandas中的绘图函数 
绘制地图：图形化显示海地地震危机数据 
Python图形化工具生态系统 

第9章 数据聚合与分组运算 
GroupBy技术 
数据聚合 
分组级运算和转换 
透视表和交叉表 
示例：2012联邦选举委员会数据库 

第10章 时间序列 
日期和时间数据类型及工具 
时间序列基础 
日期的范围、频率以及移动 
时区处理 
时期及其算术运算 
重采样及频率转换 
时间序列绘图 
移动窗口函数 
性能和内存使用方面的注意事项 

第11章 金融和经济数据应用 
数据规整化方面的话题 
分组变换和分析 
更多示例应用 

第12章 NumPy高级应用 
ndarray对象的内部机理 
高级数组操作 
广播 
ufunc高级应用 
结构化和记录式数组 
更多有关排序的话题 
NumPy的matrix类 
高级数组输入输出 
性能建议 
附录A Python语言精要

内容提要

《利用Python进行数据分析》讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。
《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

《数据科学的基石：从零到精通的R语言实战》 内容提要： 本书旨在为渴望深入数据科学领域的学习者，特别是那些希望掌握R语言强大功能的读者，提供一套全面、深入且高度实用的学习路径。我们摒弃了枯燥的理论堆砌，专注于通过大量的实战案例，将R语言的核心概念、数据处理技巧、统计建模方法以及可视化表达能力熔铸于一炉，帮助读者真正实现“用R说话，用数据决策”。 本书结构严谨，内容覆盖了从R语言基础环境搭建到高级机器学习模型部署的每一个关键环节，确保读者能够构建起坚实的数据科学知识体系。 第一部分：R语言环境与基础语法精粹 本部分是构建R语言能力的地基。我们首先详细介绍了RStudio集成开发环境的配置与优化，确保读者拥有高效的编程环境。随后，深入剖析了R语言的核心数据结构——向量（Vector）、矩阵（Matrix）、数组（Array）、列表（List）和数据框（Data Frame）。我们不仅解释了这些结构的作用，更侧重于讲解在实际数据处理中，如何高效地进行索引、切片和结构转换，这是后续复杂操作的基础。 特别地，本章详细讲解了R语言中函数式编程的思想，包括如何定义和使用自定义函数，以及如何利用`apply`家族函数（`lapply`, `sapply`, `tapply`等）实现代码的向量化和简洁化，这是区分初学者和熟练R用户的关键点。同时，对R语言的控制流结构（`if/else`，`for`循环，`while`循环）在数据处理中的合理应用场景进行了探讨，强调了在向量化操作优先的前提下，如何优化循环性能。 第二部分：高效数据清洗与预处理 真实世界的数据往往是“脏”的，本部分聚焦于数据科学中最耗时但最关键的一环——数据清洗与预处理。我们将采用`tidyverse`生态系统的核心包（如`dplyr`, `tidyr`, `readr`）作为主要的工具集，因为它们提供了统一且高效的数据操作哲学。 详细内容包括： 1. 数据导入与导出： 掌握从CSV、Excel、JSON到数据库（通过`DBI`包）的无缝导入导出，并处理不同编码和缺失值标记。 2. 数据整理（Tidying Data）： 深入讲解“整洁数据”的原则，使用`pivot_longer()`和`pivot_wider()`进行数据的重塑，将宽格式转换为长格式，以及反之，以适应不同的分析需求。 3. 数据转换与操作： 重点学习`dplyr`的核心动词：`select`（选择列）、`filter`（筛选行）、`mutate`（新增计算列）、`arrange`（排序）、`summarise`（汇总）和`group_by`（分组操作）。我们将通过多个复杂的跨表连接（Join）操作，模拟真实商业环境中的数据整合挑战。 4. 缺失值与异常值处理： 不仅仅是简单的删除，本书将探讨基于模型的插补方法（如使用`mice`包），以及识别和处理高杠杆点、离群值对模型稳健性的影响。 第三部分：探索性数据分析（EDA）与数据可视化 数据可视化是洞察力的窗口。本部分完全基于`ggplot2`框架进行讲解，构建“图形语法”（Grammar of Graphics）的完整认知。 1. 基础图形构建： 从数据映射（Aesthetics）、几何对象（Geoms）到坐标系（Scales）和分面（Faceting），系统性地构建散点图、直方图、箱线图等基本图形。 2. 高级可视化技巧： 学习如何创建交互式图表（利用`plotly`包），以及专业级的统计图表，如小提琴图、密度图、热力图和网络图。 3. 定制化与报告： 掌握主题（Themes）的定制、颜色系统的选择（包括色盲友好调色板），并学习如何将高质量的图形导出为可用于出版的矢量格式（如PDF、SVG），最终通过R Markdown整合文本、代码和图表，生成专业的数据分析报告。 第四部分：统计建模与推断 R语言的优势在于其深厚的统计学基础。本部分将带领读者从描述性统计走向推断性统计和模型构建。 1. 描述性统计与假设检验： 详细讲解均值、方差、分布的描述，并实战操作T检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等经典方法，重点在于如何正确解读P值和效应量。 2. 线性模型（LM）： 深入剖析多元线性回归模型的假设前提（残差正态性、同方差性、自相关性），模型诊断（残差图分析、QQ图），以及如何进行变量选择（逐步回归、Lasso/Ridge回归的R实现）。 3. 广义线性模型（GLM）： 针对非正态分布的数据，如二元或计数数据，讲解逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归，并展示如何在R中拟合和解释这些模型。 第五部分：机器学习与高级应用 本部分将R语言应用于现代数据科学的核心——预测建模。 1. 模型训练基础： 介绍`caret`或`tidymodels`框架，学习数据分割（训练集/测试集）、交叉验证（Cross-Validation）的概念和实施。 2. 监督学习实践： 涵盖决策树、随机森林（Random Forest）和梯度提升机（GBM）。重点在于理解模型参数调优（Hyperparameter Tuning）和模型性能的评估指标（如AUC, F1-Score, 均方误差）。 3. 时间序列分析基础： 利用`forecast`包，介绍时间序列分解、平稳性检验（ADF检验），并实战ARIMA/SARIMA模型的拟合与短期预测。 面向读者： 本书适合具有一定编程基础（不限语言，但了解基本逻辑概念更佳）的初学者、渴望系统化掌握R语言数据处理与统计建模技能的在职数据分析师、统计学专业学生，以及希望将R语言作为主力分析工具的科研人员。掌握本书内容，您将具备独立完成端到端数据分析项目的能力。

评分☆☆☆☆☆

我一直认为，学习一门编程语言，尤其是像Python这样功能强大的语言，关键在于它的应用场景。这本书的名称恰好抓住了这一点——“利用Python进行数据分析”。我希望这本书能够提供非常丰富且贴近实际应用的数据分析案例，不仅仅是理论上的讲解，更重要的是能够通过代码示例，一步一步地展示如何解决一个具体的数据分析问题。从数据的导入、清洗、预处理，到特征工程、模型选择、训练和评估，我希望这本书能够涵盖数据分析的整个生命周期，并且能够提供一些关于如何选择合适的工具和库的建议。另外，我对于书中关于数据可视化的部分也充满了期待。能够将复杂的数据关系和分析结果以直观、美观的图表形式展现出来，对于沟通和决策至关重要。我希望这本书能够介绍各种常用的可视化库，并提供一些关于如何制作有效图表的技巧和最佳实践。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我拿到这本书的时候，内心是抱着一丝怀疑的。市面上的“Python实用指南”太多了，很多都只是泛泛而谈，或者讲的都是一些基础的、大家都知道的东西，根本无法满足我这种希望在技术上更进一步的读者。但是，这本书的“Python实用指南”这几个字，以及它与“数据分析”的结合，让我觉得或许有新的突破。我希望这本书不仅仅是停留在“如何使用Python”的层面，而是能够深入到“如何用Python解决实际问题”的境界。我期待它能包含一些进阶的内容，比如如何优化代码的性能，如何处理大规模的数据集，甚至是关于一些高级的数据挖掘技术。当然，我也会非常关注书中是否有关于案例研究的详细讲解，通过真实的案例来学习理论知识的应用，这对我来说远比枯燥的理论讲解更加有效。这本书的“全新正版”标签，也让我对其中包含的内容的先进性和实用性有了更高的期待，希望它能涵盖当前数据分析领域最新的技术和方法，让我能够紧跟时代步伐。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，我购买这本书是因为我正在为我的研究项目寻找一个可靠的、能够帮助我处理和分析数据的工具。我在文献中经常看到Python被提及，但作为一个非计算机专业的学生，我对于如何上手Python进行复杂的数据处理感到非常头疼。这本书的“全新正版”以及“计算机书籍”的定位，让我觉得它应该会比较系统和专业。我希望它不仅仅是一个简单的Python语法教程，而是能够深入讲解如何在实际的数据科学工作中运用Python。我特别希望书中能够包含一些关于统计学概念与Python数据分析相结合的内容，毕竟理解数据背后的统计学原理，对于做出正确的分析至关重要。此外，我也对书中是否包含一些关于机器学习基础知识的介绍感到好奇，因为很多高级的数据分析任务都离不开机器学习。如果书中能够提供一些关于如何利用Python实现基础机器学习算法的讲解，那将对我非常有帮助。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在工作中需要频繁与数据打交道的职场人士，一直想提升自己的数据处理和分析能力，希望能更高效地完成工作。市面上有很多关于Python的书籍，但很多都过于浅显，无法真正解决我在实际工作中遇到的难题。这本书的“Python实用指南”和“数据分析”的结合，让我眼前一亮。我非常看重书籍的实用性，希望它能提供可以直接应用到工作中的代码片段和解决方案。我期待书中能够包含一些关于如何处理不同格式的数据（例如CSV、Excel、JSON、数据库等），以及如何进行数据清洗、转换和整理的详细讲解。此外，我希望这本书能够介绍一些常用的数据分析方法和技巧，比如描述性统计、趋势分析、相关性分析等，并且能够清晰地展示如何使用Python来实现这些分析。如果书中还能提供一些关于如何构建数据分析流程的建议，以及一些避免常见陷阱的经验分享，那将是锦上添花了。

评分☆☆☆☆☆

这本书真是让我眼前一亮！作为一个对数据分析领域一直充满好奇，但又苦于没有合适入门书籍的读者，我终于找到了我的“救星”。之前尝试过一些其他的Python教程，要么过于理论化，要么内容零散，学起来总是不得要领。然而，这本书简直是为我量身定做的。首先，它的标题就非常吸引人——“全新正版”，让我对内容的及时性和权威性有了信心。更重要的是，“利用Python进行数据分析”这个核心内容，直接击中了我的痛点。我一直觉得Python在数据处理方面有着巨大的潜力，但如何将理论知识转化为实际操作，一直是个难题。这本书似乎很好的解决了这个问题。它不仅仅是介绍Python的语法，更是着重于如何运用Python的各种库，比如Pandas、NumPy等，来解决实际的数据分析问题。我尤其期待书中关于数据清洗、数据可视化以及一些常见的数据建模方法的讲解，希望能从中学习到如何有效地从海量数据中提取有价值的信息，并以清晰直观的方式呈现出来。相信有了这本书的指导，我一定能更快地掌握数据分析的技能，开启我的数据探索之旅。