Python數據處理（影印版 英文版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 傑奎琳·卡茲奧，凱瑟琳·嘉穆 著

圖書標籤:

• Python
• 數據處理
• 英文版
• 影印版
• 編程
• 計算機科學
• 數據分析
• 機器學習
• 技術
• 專業書籍

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564170035

版次：1

商品編碼：12052873

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2017-02-01

用紙：膠版紙

頁數：488

字數：622000

正文語種：英文

內容簡介

　　《Python數據處理（影印版 英文版）》嚮非程序員展示瞭如何處理本質上太雜亂或難以下手的信息。你不需要瞭解Pvthon編程語言基礎知識就可以開始瞭。
　　通過循序漸進的練習，你將學習如何有效地獲取、清理、分析和呈現數據。你還將瞭解如何將數據處理自動化，安排文件編輯和清理任務，處理*大的數據集，以及使用所獲取的數據講述引人注目的故事。
　　快速學習基本的Python語法、數據類型和語言概念使用機器可讀和人類可用的數據抓取網站和API以查找大量有用的信息清理和格式化數據以消除數據集裏的重復和錯誤數據瞭解何時標準化數據以及何時測試和編寫腳本進行數據清理使用新的Python庫和技術探索並分析數據集使用Python解決方案自動化整個數據處理過程

目錄

Preface
1． Introduction to Python
Why Python
Getting Started with Python
Which Python Version
Setting Up Python on Your Machine
Test Driving Python
Install pip
Install a Code Editor
Optional： Install IPython
Summary

2． Python Basics
Basic Data Types
Strings
Integers and Floats
Data Containers
Variables
Lists
Dictionaries
What Can the Various Data Types Do?
String Methods： Things Strings Can Do
Numerical Methods： Things Numbers Can Do
List Methods： Things Lists Can Do
Dictionary Methods： Things Dictionaries Can Do
Helpful Tools： type， dir， and help
type
dir
help
Putting It All Together
What Does It All Mean?
Summary

3． Data Meant to Be Read by Machines
CSV Data
How to Import CSV Data
Saving the Code to a File； Running from Command Line
JSON Data
How to Import ]SON Data
XML Data
How to Import XML Data
Summary

4． Working with Excel Files
Installing Python Packages
Parsing Excel Files
Getting Started with Parsing
Summary

5． PDFs and Problem Solving in Python
Avoid Using PDFs！
Programmatic Approaches to PDF Parsing
Opening and Reading Using slate
Converting PDF to Text
Parsing PDFs Using pdfminer
Learning How to Solve Problems
Exercise： Use Table Extraction， Try a Different Library
Exercise： Clean the Data Manually
Exercise： Try Another Tool
Uncommon File Types
Summary

6． Acquiring and Storing Data
Not All Data Is Created Equal
Fact Checking
Readability， Cleanliness， and Longevity
Where to Find Data
Using a Telephone
US Government Data
Government and Civic Open Data Worldwide
Organization and Non-Government Organization （NGO） Data
Education and University Data
Medical and Scientific Data
Crowdsourced Data and APIs
Case Studies： Example Data Investigation
Ebola Crisis
Train Safety
Football Salaries
Child Labor
Storing Your Data： When， Why， and How?
Databases： A Brief Introduction
Relational Databases： MySQL and PostgreSQL
Non-Relational Databases： NoSQL
Setting Up Your Local Database with Python
When to Use a Simple File
Cloud-Storage and Python
Local Storage and Python
Alternative Data Storage
Summary

7． Data Cleanup： Investigation， Matching， and Formatting
Why Clean Data?
Data Cleanup Basics
Identifying Values for Data Cleanup
Formatting Data
Finding Outliers and Bad Data
Finding Duplicates
Fuzzy Matching
RegEx Matching
What to Do with Duplicate Records
Summary

8． Data Cleanup： Standardizing and Scripting
Normalizing and Standardizing Your Data
Saving Your Data
Determining What Data Cleanup Is Right for Your Project
Scripting Your Cleanup
Testing with New Data
Summary

9． Data Exploration and Analysis
Exploring Your Data
Importing Data
Exploring Table Functions
Joining Numerous Datasets
Identifying Correlations
Identifying Outliers
Creating Groupings
Further Exploration
Analyzing Your Data
Separating and Focusing Your Data
What Is Your Data Saying?
Drawing Conclusions
Documenting Your Conclusions
Summary

10． Presenting Your Data
Avoiding Storytelling Pitfalls
How Will You Tell the Story?
Know Your Audience
Visualizing Your Data
Charts
Time-Related Data
Maps
Interactives
Words
Images， Video， and Illustrations
Presentation Tools
Publishing Your Data
Using Available Sites
Open Source Platforms： Starting a New Site
Jupyter （Formerly Known as IPython Notebooks）
Summary

11． Web Scraping： Acquiring and Storing Data from the Web
What to Scrape and How
Analyzing a Web Page
Inspection： Markup Structure
Network/Timeline： How the Page Loads
Console： Interacting with JavaScript
In-Depth Analysis of a Page
Getting Pages： How to Request on the Internet
Reading a Web Page with Beautiful Soup
Reading a Web Page with LXML
A Case for XPath
Summary

12． Advanced Web Scraping： Screen Scrapers and Spiders
Browser-Based Parsing
Screen Reading with Selenium
Screen Reading with Ghost．Py
Spidering the Web
Building a Spider with Scrapy
Crawling Whole Websites with Scrapy
Networks： How the Internet Works and Why It's Breaking Your Script
The Changing Web （or Why Your Script Broke）
A （Few） Word（s） of Caution
Summary

13． APIs
API Features
REST Versus Streaming APIs
Rate Limits
Tiered Data Volumes
API Keys and Tokens
A Simple Data Pull from Twitter's REST API
Advanced Data Collection from Twitter's REST API
Advanced Data Collection from Twitter's Streaming API
Summary

14． Automation and Scaling
Why Automate?
Steps to Automate
What Could Go Wrong?
Where to Automate
Special Tools for Automation
Using Local Files， argv， and Config Files
Using the Cloud for Data Processing
Using Parallel Processing
Using Distributed Processing
Simple Automation
CronJobs
Web Interfaces
Jupyter Notebooks
Large-Scale Automation
Celery： Queue-Based Automation
Ansible： Operations Automation
Monitoring Your Automation
Python Logging
Adding Automated Messaging
Uploading and Other Reporting
Logging and Monitoring as a Service
No System Is Foolproof
Summary

15． Conclusion
Duties of a Data Wrangler
Beyond Data Wrangling
Become a Better Data Analyst
Become a Better Developer
Become a Better Visual Storyteller
Become a Better Systems Architect
Where Do You Go from Here?
A． Comparison of Languages Mentioned
B． Python Resources for Beginners
C． Learning the Command Line
D． Advanced Python Setup
E． Python Gotchas
F． IPython Hints
G． Using Amazon Web Services
Index

探索Python數據世界的奧秘：從基礎到實戰的全麵指南 在當今數據驅動的時代，掌握有效的數據處理與分析能力已成為個人和組織成功的關鍵。無論您是希望從海量信息中挖掘價值的商業分析師，還是緻力於構建智能算法的開發者，亦或是追求數據驅動洞察的研究人員，Python都已成為您不可或缺的利器。本書旨在為您提供一個全麵而深入的Python數據處理學習旅程，從核心概念的建立，到實際應用場景的演練，助您成為一名自信而高效的數據處理專傢。 第一部分：Python數據處理基石的構建 我們將從Python語言本身齣發，為您打下堅實的基礎。這意味著您無需具備深厚的編程背景，本書將引導您逐步掌握Python的語法、數據結構以及麵嚮對象編程的核心思想。我們將重點關注那些與數據處理息息相關的Python特性，例如： 強大的內置數據類型： 深入理解整數、浮點數、字符串、列錶、元組、字典和集閤等，並學習如何高效地創建、操作和組閤它們，這是處理結構化和非結構化數據的基石。 控製流與函數： 掌握條件語句（if-elif-else）、循環（for, while）以及如何編寫和使用函數，以實現代碼的模塊化和重用，提升數據處理的效率和可讀性。 麵嚮對象編程（OOP）基礎： 瞭解類、對象、繼承、封裝和多態等概念，這將幫助您更好地理解和利用Python強大的數據處理庫，並構建更具擴展性的數據解決方案。 模塊與包的導入與使用： 學習如何利用Python豐富的第三方庫來擴展其功能，我們將介紹如何查找、安裝和導入常用的數據處理模塊，為後續的學習奠定基礎。 在此基礎上，我們將引入Python在數據科學領域最核心、最強大的兩個庫：NumPy 和 Pandas。 NumPy：數值計算的基石 N維數組（ndarray）： NumPy的核心是其強大的ndarray對象，它提供瞭高效的多維數組存儲和操作能力。您將學習如何創建、索引、切片和重塑數組，以及進行各種數學運算，包括元素級運算、綫性代數運算、隨機數生成等。 嚮量化操作： 瞭解NumPy的嚮量化特性，如何利用它來避免顯式的Python循環，從而大幅提升計算速度，這是處理大規模數據集的關鍵。 廣播（Broadcasting）： 掌握NumPy的廣播機製，如何讓不同形狀的數組之間進行運算，極大地簡化瞭代碼的編寫。 應用場景： 通過實際示例，您將看到NumPy如何在科學計算、圖像處理、機器學習預處理等領域發揮巨大作用。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀 Series和DataFrame： Pandas提供瞭兩個核心數據結構：Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維錶格型數據結構）。您將深入理解它們的創建、索引、選擇、過濾、排序和對齊等操作。 數據讀取與寫入： 學習如何方便地從各種數據源（如CSV, Excel, SQL數據庫, JSON）讀取數據，以及將處理後的數據寫入到這些格式中。 數據清洗與預處理： 這是數據分析中最耗時但至關重要的環節。本書將詳細介紹如何處理缺失值（NaN）、重復值、異常值，如何進行數據類型轉換、字符串處理、數據閤並與連接（merge, join, concat），以及如何進行數據分組與聚閤（groupby, agg）。 數據重塑與透視： 學習如何使用pivot_table、melt等功能來重塑和整理數據，使其更適閤分析和可視化。 時間序列數據處理： Pandas對時間序列數據提供瞭強大的支持，您將學習如何處理日期和時間索引、進行時間重采樣、窗口計算等。 應用場景： 通過一係列貼近實際的數據分析任務，如銷售數據分析、用戶行為分析、金融數據分析等，您將親身體驗Pandas在解決真實世界問題中的強大能力。 第二部分：數據可視化：讓數據“說話” 理解數據不僅僅是進行數值計算，更在於能夠清晰地傳達數據的洞察。本書將引導您掌握Python中強大的數據可視化工具，將抽象的數據轉化為直觀的圖錶。 Matplotlib：基礎而靈活的繪圖庫 基本圖錶類型： 學習創建摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等，掌握如何自定義圖錶的標題、坐標軸標簽、圖例、顔色、綫型等。 多子圖布局： 如何在同一個畫布上繪製多個圖錶，以進行多維度的數據對比。 高級繪圖： 探索更復雜的圖錶類型，如箱綫圖（boxplot）、熱力圖（heatmap）等。 Seaborn：美觀且高級的統計圖錶庫 基於Matplotlib的封裝： Seaborn在Matplotlib的基礎上提供瞭更簡潔的接口和更美觀的默認樣式。 豐富的統計圖錶： 學習如何創建諸如分布圖（distplot）、分類散點圖（stripplot）、箱綫圖（boxplot）、小提琴圖（violinplot）、迴歸圖（regplot）、熱力圖（heatmap）等，這些圖錶能直觀地展示變量之間的關係和數據分布。 風格與主題： 如何調整Seaborn的風格和主題，以創建更具專業性和吸引力的圖錶。 多變量可視化： 探索如何利用Seaborn的 FacetGrid 等功能來繪製多變量之間的關係圖。 通過學習這部分內容，您將能夠自信地將數據分析的結果以最清晰、最易懂的方式呈現齣來，無論是用於報告、演示還是內部溝通，都能起到事半功倍的效果。 第三部分：進階主題與實戰案例 在掌握瞭Python數據處理的核心工具和可視化技術後，我們將進一步深入，探索更高級的主題，並將所學知識應用於更復雜的實戰場景。 數據挖掘與統計分析基礎： 相關性分析： 如何計算和解釋變量之間的相關性。 假設檢驗入門： 瞭解統計學中常用的假設檢驗方法，用於判斷數據中觀察到的差異是否具有統計學意義。 聚類分析入門： 學習如何使用K-Means等算法對數據進行分組。 迴歸分析入門： 瞭解如何建立模型來預測變量之間的關係。 文本數據處理（NLP基礎）： 文本清洗： 如何處理標點符號、停用詞、分詞等。 詞袋模型（Bag-of-Words）和TF-IDF： 如何將文本轉化為數值特徵。 簡單的文本分類任務： 演示如何利用Python庫進行情感分析或主題識彆。 數據爬蟲入門（可選，視內容深度）： Requests庫： 學習如何發送HTTP請求獲取網頁內容。 Beautiful Soup庫： 學習如何解析HTML和XML文檔，提取所需數據。 貫穿全書的實戰項目： 本書將穿插一係列精心設計的實戰案例，涵蓋不同行業和領域的數據處理挑戰。例如： 電商用戶行為分析： 分析用戶的購買曆史、瀏覽行為，挖掘用戶偏好，提升用戶體驗。 金融市場數據分析： 對股票價格、交易量等進行分析，識彆趨勢，輔助投資決策。 社交媒體數據分析： 分析用戶發帖、評論等數據，瞭解輿情，識彆熱門話題。 醫療健康數據分析： 對病人數據進行分析，輔助診斷，優化治療方案。 這些案例將引導您將之前學到的知識融會貫通，解決真實世界中的數據難題。您將學習如何定義問題、收集數據、進行探索性數據分析（EDA）、構建模型（如果適用）、評估結果，並最終得齣有價值的結論。 本書的特色與優勢： 循序漸進的教學設計： 從最基礎的Python概念講起，逐步深入到高級數據處理技術，確保不同水平的學習者都能找到適閤自己的節奏。 豐富的代碼示例： 提供大量可運行的代碼片段和完整的實戰項目，讓您邊學邊練，鞏固知識。 注重實際應用： 所有的技術講解都緊密結閤實際應用場景，讓您學到的知識能夠直接轉化為解決問題的能力。 清晰的邏輯結構： 書籍內容組織條理清晰，章節之間銜接自然，幫助您建立完整的知識體係。 培養解決問題的思維： 除瞭傳授技術，本書更注重培養您獨立分析和解決數據問題的能力。 無論您是初學者還是希望提升數據處理技能的專業人士，本書都將是您踏上Python數據處理之旅的理想伴侶。通過這本書的學習，您將不僅掌握強大的工具，更能培養齣對數據敏感的洞察力，從而在日益復雜的數據世界中遊刃有餘，發現機遇，創造價值。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這本書絕對是數據分析師的“寶藏”。我是一名有幾年工作經驗的數據分析師，一直在尋找能夠深化我對數據處理理解的書籍，這本書恰好滿足瞭我的需求。它並沒有停留在基礎操作層麵，而是深入探討瞭更高級的數據轉換技術，例如復雜的聚閤函數、窗口函數的使用，以及如何利用 Python 的強大庫來處理非結構化數據。我尤其對書中關於性能優化的章節印象深刻，它講解瞭如何避免常見的性能陷阱，以及如何利用 NumPy 和 Cython 等工具來加速計算。這對我日常工作中處理海量數據非常有幫助。這本書的邏輯結構非常清晰，每一章都建立在前一章的基礎上，讓你能夠係統地構建自己的數據處理知識體係。作者在講解過程中，不僅給齣瞭代碼示例，還詳細解釋瞭每個代碼片段背後的原理和設計思路，這對於理解“為什麼”比“怎麼做”更重要。讀完這本書，我感覺自己對數據處理的掌握程度又提升瞭一個層次，能夠更自信地應對各種復雜的數據挑戰。

評分☆☆☆☆☆

作為一名從其他編程語言轉嚮 Python 的數據科學傢，這本書為我提供瞭一個非常紮實的 Python 數據處理基礎。過去我習慣於使用 R 或 SQL 進行數據處理，而 Python 的生態係統對我來說是全新的。這本書的優點在於，它並沒有假設讀者對 Python 有深入的瞭解，而是從 Python 的基本語法和數據結構開始，然後逐步過渡到 Pandas、NumPy 等核心庫。對於我這樣有編程背景的人來說，這種循序漸進的方式非常有效，能夠快速地將我的已有知識遷移到 Python 環境中。書中對 Pandas DataFrame 的講解尤其細緻，包括各種索引方式、數據對齊、多級索引的處理，這些都是我在實際工作中經常遇到的痛點。此外，書中還包含瞭一些關於數據可視化和機器學習預處理的內容，這對我來說是錦上添花。整體而言，這本書是一本非常實用的工具書，我會在未來的工作中經常翻閱，作為重要的參考資料。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容簡直是打開瞭我對Python數據處理的全新視角！作為一名初學者，我一直覺得數據處理是個龐大而復雜的領域，但這本書以一種非常易於理解的方式，循序漸進地引導我進入瞭這個世界。它不僅僅是簡單地羅列函數和語法，而是通過大量生動的實際案例，讓我體會到數據處理的魅力。從數據清洗、轉換到可視化，每一個步驟都講解得淋灕盡緻。我特彆喜歡它在講解 Pandas 時，不僅介紹瞭常用的 DataFrame 和 Series 操作，還深入剖析瞭索引、閤並、分組等核心概念，並且提供瞭很多優化技巧。讀這本書的時候，我常常會跟著作者的例子一步一步地在自己的環境中敲代碼，每一次都能有所收獲。書中的配圖和圖錶也起到瞭畫龍點睛的作用，將抽象的數據概念形象化，幫助我更好地理解。而且，這本書的英文寫作風格非常清晰流暢，即使有些專業術語，結閤上下文也能很好地理解。感覺就像是在和一位經驗豐富、樂於分享的朋友一起學習，沒有壓力，隻有滿滿的成就感。

評分☆☆☆☆☆

這本書的編排方式給我留下瞭深刻的印象。它並非按照傳統的“概念-示例”模式，而是更加注重“問題-解決方案”的教學方式。書中會先拋齣一個實際的數據處理場景，然後逐步引導讀者通過 Python 代碼來解決這個問題。這種方式讓我覺得非常有代入感，能夠清晰地看到數據處理在現實世界中的應用。我特彆喜歡書中關於數據清洗的部分，它涵蓋瞭缺失值處理、異常值檢測、重復值去除等多種常見問題，並且提供瞭多種不同的處理策略。此外，關於文本數據處理的章節也讓我受益匪淺，學習瞭如何使用正則錶達式、NLTK 等庫來提取和分析文本信息。書中的代碼風格嚴謹，注釋清晰，便於讀者理解和模仿。而且，作者在講解的過程中，還會適時地引用一些數據科學領域的最佳實踐，這對於培養良好的編程習慣非常有幫助。總的來說，這是一本能夠真正幫助讀者解決實際數據處理問題的實用指南。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在學術界從事數據分析的科研人員，經常需要處理各種復雜的研究數據。這本書的內容在我的研究工作中起到瞭關鍵作用。它對於如何高效地加載、清洗和轉換不同來源的數據提供瞭非常詳細的指導。我尤其欣賞書中關於數據聚閤和分組的講解，它提供瞭多種靈活的方式來計算匯總統計量，並能夠根據不同的分組條件進行分析，這對於探索性數據分析和特徵工程至關重要。書中的可視化部分也十分齣色，它不僅介紹瞭 Matplotlib 和 Seaborn 等常用庫的基礎用法，還提供瞭一些高級技巧，例如如何創建交互式圖錶和自定義圖錶樣式，這對於撰寫科研論文和展示研究成果非常有幫助。此外，書中對數據文件的讀寫格式也進行瞭廣泛的介紹，包括 CSV、Excel、JSON，甚至還有一些數據庫的接口，這讓我能夠輕鬆地處理來自不同平颱的數據。這本書的知識深度和廣度都令人贊嘆，無疑是我近年來閱讀過的最富有成效的關於數據處理的書籍之一。

評分☆☆☆☆☆

書本身是不錯，但跟sklearn掛在網上的官方文檔，好像也沒多大區彆。

評分☆☆☆☆☆

最好是在有一定基礎的程度上買，收貨會更大。

評分☆☆☆☆☆

趕上活動，比打印便宜，就買瞭。

評分☆☆☆☆☆

我為什麼喜歡在京東買東西，因為今天買明天就可以送到。我為什麼每個商品的評價都一樣，因為在京東買的東西太多太多瞭，導緻積纍瞭很多未評價的訂單，所以我統一用段話作為評價內容。京東購物這麼久，有買到很好的産品

評分☆☆☆☆☆

書不便宜瞭，粗略翻下，內容貌似真是好基礎，沒有什麼實例，都是各種介紹，感覺有點虧瞭

評分☆☆☆☆☆

書拿到瞭，密封包裝，比較厚，大概翻瞭一下，密密麻麻的，希望對學習有較大幫助，

評分☆☆☆☆☆

日常學習必備的教材，這個版本寫得不錯

評分☆☆☆☆☆

還沒看，趁著活動，多買瞭幾本書，希望學習學習吧。

評分☆☆☆☆☆

書質量不錯，希望能學到東西，要努力纔行，加油，靜下心來