Python数据分析（影印版） [Python Data Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Ivan，Idris 著

图书标签:

• Python
• 数据分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计分析
• 科学计算
• 数据可视化
• 影印版

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564160647

版次：1

商品编码：11830505

包装：平装

外文名称：Python Data Analysis

开本：16开

出版时间：2016-01-01

用纸：胶版纸

页数：329

字数：426000

正文语种：英文

内容简介

　　Python是一种多范式的编程语言，既适合面向对象的应用开发，也适合函数式设计模式。Python已然成为数据科学家们在数据分析、可视化和机器学习方面的**语言，它可以带来高效率和高生产力。
　　《Python数据分析（影印版 英文版）》将教会初学者如何发掘Python的*大潜力用于数据分析，包括从数据获取、清洗、操作、可视化以及存储到复分析和建模等一切相关主题。它聚焦于一系列开源Python模块，比如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、I Python、Cython、scikit-learn以及NLTK等。在后面的章节里，《Python数据分析（影印版 英文版）》涵盖了数据可视化、信号处理与时间序列分析、数据库、可预测分析及机器学习等主题。

目录

Preface
Chapter 1： Getting Started with Python Libraries
Software used in this book
Installing software and setup
On Windows
On Linux
On Mac OS X
Building NumPy SciPy， matplotlib， and IPython from source
Installing with setuptools
NumPy arrays
A simple application
Using IPython as a shell
Reading manual pages
IPython notebooks
Where to find help and references
Summary

Chapter 2： NumPy Arrays
The NumPy array object
The advantages of NumPy arrays
Creating a multidimensional array
Selecting NumPy array elements
NumPy numerical types
Data type objects
Character codes
The dtype constructors
The dtype attributes
One-dimensional slicing and indexing
Manipulating array shapes
Stacking arrays
Splitting NumPy arrays
NumPy array attributes
Converting arrays
Creating array views and copies
Fancy indexing
Indexing with a list of locations
Indexing NumPy arrays with Booleans
Broadcasting NumPy arrays
Summary

Chapter 3： Statistics and Linear Algebra
NumPy and SciPy modules
Basic descriptive statistics with NumPy
Linear algebra with NumPy
Inverting matrices with NumPy，
Solving linear systems with NumPy
Finding eigenvalues and eigenvectors with-NumPy
NumPy random numbers
Gambling with the binomial distribution
Sampling the normal distribution
Performing a normality test with SciPy
Creating a NumPy-masked array
Disregarding negative and extreme values
Summary

Chapter 4： pandas Primer
Installing and exploring pandas
pandas DataFrames
pandas Series
Querying data in pandas
Statistics with pandas DataFrames
Data aggregation with pandas DataFrames
Concatenating and appending DataFrames
Joining DataFrames
Handling missing values
Dealing with dates
Pivot tables
Remote data access
Summary

Chapter 5： Retrieving， Processing， and Storing Data
Writing CSV files withNumPy and pandas
Comparing the NumPy ．npy binary format and pickling
pandas DataFrames
Storing data with PyTables
Reading and writing pandas DataFrames to HDF5 stores
Reading and writing to Excel with pandas
Using REST web services and JSON
Reading and writing JSON with pandas
Parsing RSS and Atom feeds
Parsing HTML with Beautiful Soup
Summary

Chapter 6： Data Visualization
matplotlib subpackages
Basic matplotlib plots
Logarithmic plots
Scatter plots
Legends and annotations
Three-dimensional plots
Plotting in pandas
Lag plots
Autocorrelation plots
Plot．ly
Summary

Chapter 7： Signal Processing and Time Series
statsmodels subpackages
Moving averages
Window functions
Defining cointegration
Autocorrelation
Autoregressive models
ARMA models
Generating periodic signals
Fourier analysis
Spectral analysis
Filtering
Summary

Chapter 8： Working with Databases
Lightweight access with sqlite3
Accessing databases from pandas
SQLAIchemy
Installing and setting up SQLAIchemy
Populating a database with SQLAIchemy
Querying the database with SQLAIchemy
Pony ORM
Dataset - databases for lazy people
PyMongo and MongoDB
Storing data in Redis
Apache Cassandra
Summary

Chapter 9： Analyzing Textual Data and Social Media
Installing NLTK
Filtering out stopwords， names， and numbers
The bag-of-words model
Analyzing word frequencies
Naive Bayes classification
Sentiment analysis
Creating word clouds
Social network analysis
Summary
Chapter 10： Predictive Analytics and Machine Learning
A tour of scikit-learn
Preprocessing
Classification with logistic regression
Classification with support vector machines
Regression with ElasticNetCV
Support vector regression
Clustering with affinity propagation
Mean Shift
Genetic algorithms
Neural networks
Decision trees
Summary

Chapter 11： Environments Outside the Python Ecosystem and Cloud Computing
Exchanging information with MATLAB/Octave
Installing rpy2
Interfacing with R
Sending NumPy arrays to Java
Integrating SWIG and NumPy
Integrating Boost and Python
Using Fortran code through f2py
Setting up Google App Engine
Running programs on PythonAnywhere
Working with Wakari
Summary

Chapter 12： Performance Tuning， Profiling， and Concurrency
Profiling the code
Installing Cython
Calling C code
Creating a process pool with multiprocessing
Speeding up embarrassingly parallel for loops with Joblib
Comparing Bottleneck to NumPy functions
Performing MapReduce with Jug
Installing MPI for Python
IPython Parallel
Summary

Appendix A： Key Concepts
Appendix B： Useful Functions
matplotlib
NumPy
pandas
Scikit-learn
SciPy
scipy．fftpack
scipy．signal
scipy．stats
Appendix C： Online Resources
Index

精彩书摘

　　《Python数据分析（影印版）》：
　　Installing and exploring pandas
　　The minimal dependency set requirements for pandas is given as follows：
　　NumPy： This is the fundament alnumerical array package that we installed and covered extensively in the preceding chapters
　　python—dateuh I：Thisis a date—handlinglibrary
　　pytz： This handles time zone definitions
　　This list is the bare minimum； a longer list of optional dependencies can be locatedat http：／／pandas.pydata.org／pandas—docs／stable／install.html.We caninstall pandas via PyPI with pip or easy_install， using a binary installer， with theaid of our operating system package manager， or from the source by checking outthe code.The binary installers can be downloaded from http：／／pandas.pydata.org／getpandas.html.
　　The command to install pandas with pip is as follows：
　　pip install pandas
　　You may have to prepend the preceding command with sudo if your user accountdoesn't have sufficient rights.For most， if not all， Linux distributions， the pandaspackage name is python—pandas.Please refer to the manual pages of your packagemanager for the correct command to install.These commands should be the same asthe ones summarized in Chapter 1， Getting Started with Python Libraries.To install fromthe source， we need to execute the following commands from the command line：
　　$ git clone git：／／github.com／pydata／pandas.git
　　$ cd pandas
　　$ python setup.py install
　　This procedure requires the correct setup of the compiler and other dependencies；therefore， it is recommended only if you really need the most up—to—date versionof pandas.Once we have installed pandas， we can explore it further by addingpandas—related lines to our documentation—scanning script pkg_check.
　　……

前言/序言

Python数据分析（影印版） [Python Data Analysis] 探索数据世界的强大引擎：深入理解Python在数据分析中的核心应用 在这本深度解析的著作中，我们将一同踏上一段激动人心的探索之旅，深入挖掘Python在数据分析领域的强大潜能。本书并非简单罗列技术细节，而是致力于为读者构建一个全面、系统且富有实践指导意义的学习框架，帮助您掌握从数据获取、清洗、转换，到可视化呈现和模型构建的全过程。无论您是刚入门数据科学的初学者，还是寻求提升技能的专业人士，本书都将是您不可或缺的伙伴，为您开启一个充满无限可能的数据世界。 第一部分：奠定坚实基础——Python数据处理利器 在数据分析的宏大图景中，有效的数据处理是成功的基石。本书首先将目光聚焦于Python中最核心、最强大的数据处理库——NumPy和Pandas。 NumPy：数值计算的基石 我们将深入探讨NumPy的多维数组（ndarray）对象，这是Python进行数值计算的基础。您将学习如何高效地创建、索引、切片和操作ndarray，理解其内存效率和计算速度优势。 重点将放在NumPy的广播（broadcasting）机制，这是实现向量化操作的关键，能够极大地简化代码并提升性能。我们将通过丰富的实例，演示如何在不同形状的数组之间进行算术运算、逻辑运算以及聚合运算。 此外，本书还将介绍NumPy提供的各种数学函数、随机数生成、线性代数运算等功能，为后续更复杂的数据分析任务提供强大的支撑。您将学会如何利用NumPy解决实际问题，例如对大规模数据集进行统计计算、求解方程组等。 Pandas：数据分析的瑞士军刀 Pandas是Python数据分析生态系统的核心，本书将投入大量篇幅深入讲解其两大核心数据结构：Series和DataFrame。 Series：您将理解Series如何表示一维标记数组，学习其索引、创建、以及与标量和数组的交互。 DataFrame：这是本书的重头戏。您将学会如何从各种数据源（CSV、Excel、SQL数据库、JSON等）导入数据到DataFrame，并掌握DataFrame的各种操作技巧。这包括： 数据选取与过滤：灵活运用loc、iloc、条件过滤等方法，精确地定位和提取所需数据。 数据清洗与预处理：处理缺失值（NaN）的策略，包括填充、删除或插值；重复值检测与处理；数据类型转换；字符串操作（正则表达式、文本分割、替换等）。 数据转换与重塑：使用apply、map、applymap等函数进行元素级、列级或行级操作；数据透视（pivot）、堆叠（stack）、拆卸（unstack）等高级重塑技术，以适应不同的分析需求。 合并、连接与分组：掌握merge、join、concat等函数，将来自不同源的数据有效整合；深入理解groupby操作，实现数据的分组聚合，计算均值、总和、计数、标准差等统计量，并进行复杂的组内转换。 时间序列数据处理：Pandas在时间序列分析方面表现出色。您将学习如何处理日期和时间索引，进行重采样、时间偏移、滑动窗口计算等，为金融、物联网等领域的数据分析打下基础。 第二部分：洞察数据模式——可视化与探索性数据分析 数据可视化是理解数据、发现模式、沟通洞察的强大工具。本书将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个在Python数据可视化领域举足轻重的库。 Matplotlib：绘图的基础构建块 我们将从Matplotlib的基本绘图命令开始，逐步引导您创建各种静态图表，包括折线图、散点图、柱状图、饼图、直方图等。 学习如何自定义图表的各个元素：坐标轴标签、标题、图例、网格线、刻度标记等，使图表信息清晰、准确。 掌握图形的保存与导出，以及多子图（subplots）的创建与管理，以便在一张图表中展示多个相关的视图。 Seaborn：高级统计图表与美学增强 Seaborn构建在Matplotlib之上，提供了更高级的接口和更美观的默认样式，特别适合绘制统计图形。 您将学习如何使用Seaborn轻松创建复杂的图表，如： 分布图（distribution plots）：如distplot（展示单变量分布）、kdeplot（核密度估计）、rugplot（标记数据点）。 分类图（categorical plots）：如stripplot、swarmplot、boxplot、violinplot、pointplot、barplot、countplot，用于可视化类别变量与数值变量之间的关系。 回归图（regression plots）：如regplot、lmplot，用于展示变量间的线性关系，并叠加回归线。 多变量图（multivariate plots）：如scatterplot（带hue参数）、pairplot（绘制特征两两之间的散点图矩阵）、heatmap（相关性矩阵热力图），用于探索多个变量之间的关系。 本书还将介绍Seaborn的主题设置、颜色调板（color palettes）的使用，以及如何结合Pandas DataFrame进行高效绘图，快速生成具有专业水准的可视化报告。 第三部分：迈向建模与预测——机器学习入门 数据分析的终极目标往往是建立模型，进行预测或理解现象背后的驱动因素。本书将为您打开Scikit-learn——Python最流行、最全面的机器学习库的大门。 Scikit-learn：统一的机器学习接口 我们将从机器学习的基本概念入手，包括监督学习（回归与分类）和无监督学习。 数据预处理：学习Scikit-learn提供的各种预处理工具，如特征缩放（StandardScaler, MinMaxScaler）、特征编码（OneHotEncoder, LabelEncoder）、缺失值填充等，为模型训练做好准备。 模型选择与训练： 回归模型：深入讲解线性回归（LinearRegression）、岭回归（Ridge）、Lasso回归，以及决策树回归（DecisionTreeRegressor）、随机森林回归（RandomForestRegressor）等。 分类模型：涵盖逻辑回归（LogisticRegression）、K近邻（KNeighborsClassifier）、支持向量机（SVC）、决策树分类（DecisionTreeClassifier）、随机森林分类（RandomForestClassifier）等。 聚类模型：介绍K-Means、DBSCAN等无监督学习算法，用于发现数据中的隐藏分组。 模型评估与调优：学习如何使用各种评估指标（如准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差、R²分数）来量化模型的性能。重点将放在交叉验证（Cross-validation）技术，以及网格搜索（GridSearchCV）、随机搜索（RandomizedSearchCV）等超参数调优方法，帮助您选择最优的模型配置。 模型持久化：学习如何使用`pickle`或`joblib`库保存训练好的模型，以便后续直接加载使用，避免重复训练。 贯穿全书的实践导向 本书的最大特色在于其强烈的实践导向。我们不仅仅是介绍概念和API，更重要的是通过大量的、贴近实际应用场景的代码示例，引导读者动手实践。每个章节都辅以精心设计的练习题或小项目，让您在解决实际问题的过程中巩固所学知识，提升解决复杂数据分析挑战的能力。 目标读者 希望学习如何使用Python进行数据分析的初学者。 需要系统性提升Python数据处理、可视化和建模技能的在校学生和研究人员。 希望将Python融入日常工作流程的数据科学家、分析师、工程师和业务决策者。 对探索数据、发现洞察、构建预测模型感兴趣的任何人士。 本书将帮助您： 掌握使用NumPy进行高效数值计算的技巧。 熟练运用Pandas进行数据清洗、转换、合并和分析。 利用Matplotlib和Seaborn创建富有信息量且美观的数据可视化图表。 理解并应用Scikit-learn实现基本的机器学习模型。 构建一套完整的数据分析流程，从原始数据到 actionable insights。 培养解决实际数据问题的独立思考和动手能力。 通过本书的学习，您将不仅获得一套强大的Python数据分析工具箱，更重要的是，您将培养出一种用数据驱动决策、发现价值的能力。现在，让我们一起开启这段激动人心的Python数据分析之旅！

评分☆☆☆☆☆

拿到《Python数据分析（影印版） [Python Data Analysis]》这本书，我首先是被它内容的高度实用性所吸引。作为一名对数据分析充满热情但缺乏系统指导的学生，我经常在网上搜寻各种零散的资料，效率低下且容易走弯路。这本书就像一位经验丰富的导师，循序渐进地引领我深入Python数据分析的世界。我特别喜欢书中关于数据分组和聚合的章节。在处理现实世界的数据时，我们往往需要根据不同的维度对数据进行分类，然后计算各种统计量，比如平均值、总和、计数等等。书中对Pandas的`groupby()`函数进行了详尽的阐述，不仅解释了其工作原理，还通过大量的实际案例演示了如何灵活运用它来解决各种复杂的数据分析问题。例如，如何计算不同产品类别的销售额、如何分析不同地区的客户平均消费水平等等。这些案例都非常贴近实际工作场景，让我能够很快地将学到的知识应用到自己的学习或项目中。而且，书中在讲解数据合并和连接时，也提供了非常清晰的图示和代码示例，让我对`merge()`、`join()`、`concat()`等函数的使用不再感到困惑。这本书让我深刻体会到，掌握了强大的工具，再配合清晰的思路，数据分析将变得更加高效和有趣。

评分☆☆☆☆☆

对于《Python数据分析（影印版） [Python Data Analysis]》这本书，我可以说它是为我量身定做的“数据分析启蒙指南”。一直以来，我对数据分析都有一种“只闻其声，不见其形”的感觉，直到读了这本书，我才算真正踏入了数据分析的殿堂。书中对Python在数据分析中的应用，从基础到进阶，都有着非常全面且深入的讲解。我尤其欣赏它对于时间序列数据的处理方法。在金融、气象、用户行为分析等领域，时间序列数据都扮演着至关重要的角色。书中详细介绍了如何使用Pandas来加载、清洗、重采样和分析时间序列数据，包括如何处理日期和时间索引、如何计算移动平均、如何进行季节性分解等等。这些内容对于我理解和处理时间维度上的数据非常有帮助。而且，书中还提到了如何利用Python进行文本数据的分析，虽然这部分我还没有深入学习，但了解其可能性，已经让我对接下来的学习充满了期待。这本书的优点在于，它不是简单地罗列技术点，而是将这些技术点融入到解决实际问题的过程中，让学习者在实践中掌握知识。

评分☆☆☆☆☆

终于入手了这本《Python数据分析（影印版） [Python Data Analysis]》！一直以来，我对数据分析领域都充满了好奇，尤其是在Python这门强大的编程语言的加持下，更是让我跃跃欲试。拿到书的那一刻，就迫不及待地翻开。这本书的封面设计简约而不失专业感，影印版的质量也相当不错，纸张厚实，印刷清晰，阅读体验感很好。我特别关注的是书中对NumPy和Pandas这两个核心库的介绍。我知道，它们是Python进行数据处理和分析的基石，掌握好它们，就等于为数据分析打下了坚实的基础。书中从最基础的数组操作、数据结构（Series和DataFrame）的创建与操作，到各种数据加载、清洗、转换的技巧，都讲解得十分细致。尤其是处理缺失值、重复值，以及进行数据分组、聚合等操作，书中都提供了非常实用的代码示例和详细的解释。我尝试着跟着书中的例子进行实践，感觉对这些概念的理解一下就深入了很多。对于我这种初学者来说，这种循序渐进、理论与实践相结合的讲解方式，简直是太友好了。而且，书中还提到了数据可视化的重要性，虽然这部分我还没有深入学习，但预感这将会是后续学习的精彩篇章。总而言之，这本书为我打开了Python数据分析的大门，我期待着在后续的学习中，能掌握更多高级的分析技巧，真正做到用数据说话。

评分☆☆☆☆☆

这本书，怎么说呢，它给我一种“久旱逢甘霖”的感觉。作为一名在工作中经常需要处理海量数据的从业者，我一直在寻找一本能够系统性地梳理Python数据分析脉络的教材。过去，我尝试过零散地学习一些教程，但总觉得不成体系，遇到问题时也难以找到根本性的解决方案。而《Python数据分析（影印版） [Python Data Analysis]》恰恰填补了我的这一需求。书中逻辑清晰，从Python基础到数据分析的各个环节，都有条不紊地展开。我尤其欣赏它在讲解数据预处理部分时，那种“庖丁解牛”般的细致。数据的噪声、异常值、不一致性，这些在实际工作中是常遇到的难题，而书中提供了多种行之有效的处理方法，并配以清晰的代码实现。比如，关于如何识别和处理异常值，书中不仅给出了统计学上的判断方法，还结合Pandas提供了具体的可视化和数值上的检测手段，这让我对“异常值”有了更深刻的理解，也学到了如何用更专业的方式去应对。此外，书中关于数据转换和特征工程的章节，也极大地启发了我。如何将原始数据转化为更有意义的特征，以便更好地用于后续的建模和分析，这部分的内容给了我很多新的思路。总的来说，这本书不仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的数据分析师的“工作日志”，让我受益匪浅。

评分☆☆☆☆☆

读完《Python数据分析（影印版） [Python Data Analysis]》的几个章节，我最大的感受是它的“接地气”。很多数据分析的书籍，要么过于理论化，要么就是堆砌大量的代码，读起来枯燥乏味。但这本书，它总能以一种很自然的方式，将复杂的技术概念转化为易于理解的语言，并且非常注重实际操作。我尤其对书中关于数据可视化的部分印象深刻。在数据分析的过程中，可视化是必不可少的一环，它能够帮助我们直观地发现数据中的模式、趋势和异常。书中不仅介绍了Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库，更重要的是，它讲解了如何根据不同的分析目的选择合适的可视化图表，比如折线图、散点图、柱状图、箱线图等等，以及如何通过调整图表的参数来突出重点信息。我尝试着根据书中介绍的方法，用Seaborn绘制了一些散点图和直方图，来探索数据集中的变量关系，效果非常惊艳！数据中隐藏的规律，一下子就变得清晰可见。这种“所见即所得”的学习过程，让我对数据分析产生了浓厚的兴趣，也让我看到了数据背后蕴含的巨大价值。

评分☆☆☆☆☆

资料，好东西！！！

评分☆☆☆☆☆

正版，用来充实公司图书室，

评分☆☆☆☆☆

好书，准备这几天就看

评分☆☆☆☆☆

挺好。脚后跟骨灰盒红红火火。

评分☆☆☆☆☆

正版，用来充实公司图书室，

评分☆☆☆☆☆

可能是由于本人在京东购买图书的时间每每总处于优惠活动高峰期（当然我相信绝大部分书友可能都是在这一时段下手的。。。呵呵呵），加上京东在新浪微博等处的网络宣传活动做得非常成功，也吸引了更多的购书、藏书的爱书之人，因此在收获包裹这一过程上我等待的有点久（具体原因是由于在订单中存在有部分商品需要从外地调货过来的情况——想想就觉得会很麻烦，但爱书的心切还是让我毅然决然。。。），我想可能各个城市的京东库房在活动期间一定是忙得不可开交，也完全能够理解，以及快递公司的派件员们的辛苦，十分感谢！大概上我等了有一个星期左右的时间，由于经常买书的缘故，位于我所居住的那个区域的派件小哥都认识我了，这不免让我有点小尴尬。小哥跟我说以后在网上买书可以多下些单，因为对于他们而言，每成功派送一个派件就可以多拿一块钱。当时我觉得心中很五味陈杂，这恐怕也是我一直选择在京东购物的一个小原因，不知道其他的快递公司是否也有这样的规定，所以我也尽量做到能够在满足我所需的购物优惠政策下尽可能的将订单分配到最多，并且也可以享受到更多的优惠福利。每次在小哥那里取件的时候都觉得蛮自豪的，嘿嘿。。。 下面讲一下商品本身的部分。 首先，京东发货的包裹质量向来都是较高的，我曾经也像很多人一样货比三家的在同类大型专业图书网购商城购买过，比较后发现京东的包装是相对认真负责的，订单商品较少时选择以双层塑料包装的形式，虽然没有像其他商家会使用较小型的瓦楞纸箱，但包装是做的相当用心的；商品较多时采用纸箱包装也一定花费了相当的工夫，充分体现了京东商城的服务品质。且包裹内的订单存根详细准确。 其次，由于我是一个十分爱惜书籍的人，对图书的质量也比较在乎，本着藏书的心态大过读书，我对商品本身的质量要求还是比较高的。具体到商品个体上，但凡是出版商提供外塑料包装膜的书籍几乎不存在破损毁坏的情况，因为在运送包裹的过程里难免不发生磕磕碰碰的情况，有时会有塑料膜开裂的现象，但书体本身是完好无损的，拆开后也没有发现有其他质量上的问题，新品成色很高。而凡是不提供外塑料包装膜的书籍质量依旧能保持很好的水平，这一点我觉得很难得，封面磨损少、几乎无划痕污渍破烂变形等情况；内页也少有折痕凹损的情况。每次拆包裹的时候那种满意欣喜的情绪真是不言而喻。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

原版书，学学数据分析。。。

评分☆☆☆☆☆

好书，送来包装无损！！！