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出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111436737

商品编码：28745686579

包装：平装

套装数量：1

商品名称：	利用Python进行数据分析
作 者：	Wes McKinney 著
定 价：	89.00
ISBN   号：	9787111436737
出  版  社：	机械工业出版社
开 本：	16
页 数：	464
字 数：
装 帧：
出版时间/版次：	2014-01

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
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应用
ndarray对象的内部机理
数组操作
广播
ufunc应用
结构化和记录式数组
更多有关排序的话题
NumPy的matrix类
数组输入输出
性能建议
附录A Python语言精要
本书讲的是利用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）。本书重点介绍了用于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。
Wes McKinney，数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，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开源Python库——pandas，广获用户好评。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。

以下是一份图书简介，旨在吸引对数据科学和Python感兴趣的读者，同时避免提及您提供的具体书名，力求内容详实、自然流畅： 探索数据的无限可能：开启你的数据洞察之旅 在这个信息爆炸的时代，数据早已不再是冰冷的数字，而是蕴藏着深刻洞察、驱动决策、塑造未来的关键要素。无论是金融市场的风云变幻，科学研究的突破前沿，还是商业运营的精细优化，数据分析都扮演着至关重要的角色。然而，如何有效地从海量数据中提取价值，将抽象的概念转化为可执行的洞察，一直是许多人渴望掌握的核心技能。 如果你也对数据的力量感到好奇，希望成为那个能够解读数字密码、发现隐藏规律的“数据侦探”，那么这本书将是你踏上这条精彩旅程的绝佳起点。它不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往数据分析世界的窗口，为你打开一扇理解并掌握现代数据科学强大工具的大门。 为什么选择Python？ 在众多数据分析工具中，Python之所以能够脱颖而出，成为全球数据科学家和分析师的首选语言，绝非偶然。它的魅力在于其易学性、强大的社区支持以及极其丰富的第三方库。与许多其他编程语言相比，Python的语法更加简洁明了，接近自然语言，这使得初学者能够更快地掌握编程基础，将精力更多地投入到数据分析的核心逻辑本身，而非纠结于复杂的语法规则。 更重要的是，Python拥有一个蓬勃发展、高度活跃的社区。这意味着无论你在学习过程中遇到任何问题，都能轻易找到答案、获得帮助，并且能够接触到最新、最前沿的数据科学技术和工具。这种生态系统的优势，使得Python在数据分析领域的迭代速度和创新能力远超许多其他平台。 本书将带你走进一个完整的Python数据分析流程： 本书将系统地为你梳理从数据采集、清洗、处理、探索性分析到数据可视化和建模的整个数据分析流程。我们将从最基础的概念入手，逐步深入，确保你在每一步都能扎实掌握。 Python基础入门： 即使你对编程完全陌生，也无需担心。我们将从Python的基本语法、数据类型、控制流（如条件语句和循环）、函数等核心概念讲起。你将学会如何编写简单的Python脚本，理解变量、列表、字典等基本数据结构，为后续的数据处理打下坚实的基础。这部分内容将以清晰易懂的方式呈现，力求让你在短时间内建立起对Python编程的信心。 数据处理的利器——NumPy与Pandas： 学习Python进行数据分析，绕不开NumPy和Pandas这两大神器。NumPy提供了高效的多维数组对象，是进行科学计算和数值运算的基础；而Pandas则构建在NumPy之上，提供了功能强大的DataFrame对象，它使得数据的加载、筛选、转换、合并、分组聚合等操作变得前所未有的简便和高效。你将学会如何读取不同格式的数据（如CSV、Excel、JSON），如何处理缺失值、异常值，如何进行数据重塑、合并和连接，以及如何使用分组聚合（group by）等高级功能来提取汇总信息。 数据可视化——让数据“说话”： 枯燥的数字很难直观地传达信息，而图表则能瞬间将数据背后的故事呈现出来。本书将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个强大的数据可视化库。你将学会创建各种类型的图表，如折线图、柱状图、散点图、箱线图、热力图等，并掌握如何根据不同的分析目的选择最合适的图表类型，如何调整图表的样式、颜色、标签，使其清晰、美观且富有信息量。学会数据可视化，你将能更有效地向他人传达你的分析结果，甚至在探索性分析阶段就能发现隐藏的模式和趋势。 探索性数据分析（EDA）： 这是数据分析过程中至关重要的一环，它旨在通过各种统计方法和可视化手段，初步了解数据集的特征、发现数据中的模式、识别潜在的关系以及检测异常值。你将学习如何计算描述性统计量（如均值、中位数、标准差），如何进行变量间的相关性分析，如何通过可视化探索不同变量之间的关系。EDA是构建有效模型的前提，它能帮助你更好地理解你的数据，从而做出更明智的建模决策。 数据分析的实践案例： 理论知识需要通过实践来巩固。本书将穿插一系列真实世界的数据分析案例，涵盖金融、电商、市场营销、社交媒体等多个领域。通过跟随这些案例的步骤，你将有机会亲手操作，将所学的知识应用于解决实际问题。从简单的数据统计分析，到复杂的趋势预测，这些案例将帮助你建立起完整的分析思路和解决问题的框架。 SQL在数据分析中的应用： 许多数据都存储在关系型数据库中。本书还将介绍如何在Python环境中利用SQL语句进行数据查询和预处理。你将学习基本的SQL语法，如SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, JOIN等，并了解如何将SQL查询结果直接导入Pandas DataFrame，实现数据分析流程的无缝对接。 机器学习基础（选讲）： 在数据分析能力的基础上，本书还会为你揭开机器学习的神秘面纱。我们将简要介绍监督学习和无监督学习的基本概念，以及一些常用的机器学习算法，如线性回归、逻辑回归、决策树等。你将学习如何使用Scikit-learn这个强大的机器学习库来构建和评估简单的模型，让你能够初步涉足预测和分类等更高级的数据应用。 谁适合阅读本书？ 希望进入数据科学领域的初学者： 如果你对数据分析和机器学习充满热情，但缺乏编程基础，本书将为你提供一个坚实、易懂的起点。 需要提升数据处理和分析能力的职场人士： 无论是市场营销、产品运营、金融分析还是其他需要数据支持的岗位，掌握Python数据分析技能都将极大地提升你的工作效率和解决问题的能力。 正在学习相关专业（如统计学、计算机科学、经济学等）的学生： 本书可以作为课堂学习的有力补充，帮助你更好地理解和掌握数据分析的实践方法。 任何对数据充满好奇，希望从数据中发现规律和价值的爱好者。 本书的特点： 循序渐进，由浅入深： 从最基本的操作到复杂的分析技巧，逻辑清晰，易于理解。 实战导向，案例丰富： 结合大量真实场景的应用案例，让你学以致用。 代码示例，详尽解释： 提供可以直接运行的代码片段，并对每一行代码的功能进行详细的说明。 强调理解，而非死记硬背： 重点在于培养你的数据分析思维和解决问题的能力。 掌握Python进行数据分析，你将不仅仅是学会一项技术，更是获得了一种强大的思维方式。你将能够从纷繁复杂的数据中提炼出有价值的信息，为决策提供强有力的支持，甚至能够预测未来的趋势，引领创新。 现在，就让我们一起，用Python这把神奇的钥匙，开启你的数据洞察之旅，探索数据的无限可能吧！

评分☆☆☆☆☆

说实话，我之前买过好几本声称是“实战”的数据分析书，结果里面都是些教科书式的、脱离实际业务场景的案例。但这本书的厉害之处，在于它对“企业数据分析”的理解非常深刻。作者似乎真的在企业环境中摸爬滚打过，他介绍的分析方法，比如如何构建一个销售预测模型，或者如何通过用户行为数据来优化产品体验，都紧密贴合商业目标。我尤其欣赏它在数据可视化那一章的论述，它没有停留在教你怎么调用`matplotlib`或`seaborn`，而是深入探讨了“什么样的图表才能有效说服决策者”。通过书中精心设计的案例，我学会了如何将枯燥的数字转化为有洞察力的商业故事。这对我目前的工作帮助太大了，我们部门终于有人能用数据说话，而不是凭感觉决策了。这本书真正教会我的，是如何用Python这个工具，去解决实实在在的商业问题。

评分☆☆☆☆☆

与其他市面上那些厚得像砖头的Python数据分析书籍相比，这本书的阅读体验简直是云泥之别。它的版面设计清晰，重点突出，关键函数的参数解释和返回值说明都做得非常规范。我常常在深夜学习时，发现它总能用最简洁的语言，把一个复杂的统计概念解释清楚，比如PCA（主成分分析）的几何意义，它没有用晦涩的数学公式硬砸，而是通过一个形象的比喻，让我立刻抓住了核心要点。这种清晰的表达能力，让我感觉作者不仅精通技术，更精通如何传授知识。我甚至会把这本书当做日常查阅的速查手册，因为它提供的代码示例往往是那种可以直接复制粘贴到实际项目中，并能立刻跑通的“干净”代码，而不是那些需要大量修改才能用的“半成品”。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种想转行数据分析的新手量身定做的宝典！我之前对Python只停留在“会用”的层面，看到那些复杂的库和代码就头大。然而，这本书的叙事方式非常接地气，没有那种高高在上的理论说教。它从最基础的Python语法开始，就像一个耐心十足的老师，一步步引导你进入数据处理的世界。特别是它讲解Pandas和NumPy的部分，简直是化腐朽为神奇，那些原本看起来密密麻麻的表格数据，通过书中的示例，瞬间变得清晰明了。我记得有一次，我被一个数据清洗的任务卡了好几天，怎么处理缺失值和异常值都找不到头绪，翻到这本书里对应章节，作者用了一个非常巧妙的函数组合，我茅塞顿开！那种“原来如此”的顿悟感，让我对数据分析的热情又提升了一个档次。它不是那种只堆砌代码的参考手册，而是真正注重理解“为什么这么做”，这对于建立稳固的数据分析思维至关重要。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构编排，真的体现了作者在教学法上的高超技巧。它不是一股脑把所有知识点砸给你，而是循序渐进，层层递进。从最基础的Python环境配置和数据结构，到后面复杂的统计分析和机器学习预处理，过渡得非常自然。我发现它有一个很棒的特点，就是每讲完一个核心概念，都会立刻附带一个小型练习，让你即时巩固。对我这种自学能力一般的人来说，这种即时反馈机制太重要了。它让我避免了那种“看完后面忘了前面”的窘境。而且，书中对于Python基础的讲解也丝毫不含糊，即便是完全没有编程基础的人，也能通过前几章的铺垫，顺利过渡到数据科学的主战场。这种对初学者友好的设计，使得这本书的适用范围比很多只面向“有经验程序员”的书要广得多。

评分☆☆☆☆☆

我是一个对代码规范和效率有执念的人，这一点上，这本书的表现超出了我的预期。很多入门级的教程为了追求速度，代码写得非常随意，缺乏可读性和维护性。而这本书在示范代码时，非常注重Pythonic的写法，讲解了列表推导式、生成器这些能极大提升效率的技巧。特别是关于如何高效地读取和处理大文件那部分，作者分享了好几个性能优化的“小窍门”，这些都是在网上搜索普通教程很难找到的“内行话”。在我实际处理我们公司历史存档数据时，应用了书中的IO优化技巧，原本需要跑半小时的脚本，硬是压缩到了五分钟以内，这简直是生产力的大幅提升。这本书不仅仅是教会你“做什么”，更重要的是教会你“如何做得更好、更快”。