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• Python教程
• 數據可視化
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib

店鋪： 經綸風圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111436737

商品編碼：28745686579

包裝：平裝

套裝數量：1

商品名稱：	利用Python進行數據分析
作 者：	Wes McKinney 著
定 價：	89.00
ISBN   號：	9787111436737
齣  版  社：	機械工業齣版社
開 本：	16
頁 數：	464
字 數：
裝 幀：
齣版時間/版次：	2014-01

前言

第1章 準備工作
本書主要內容
為什麼要使用Python進行數據分析
重要的Python庫
安裝和設置
社區和研討會
使用本書
緻謝

第2章 引言
來自bit.ly的1.usa.gov數據
MovieLens 1M數據集
1880-2010年間全美嬰兒姓名
小結及展望

第3章 IPython：一種交互式計算和開發環境
IPython基礎
內省
使用命令曆史
與操作係統交互
軟件開發工具
IPython HTML Notebook
利用IPython提高代碼開發效率的幾點提示
IPython功能
緻謝

第4章 NumPy基礎：數組和矢量計算
NumPy的ndarray：一種多維數組對象
通用函數：快速的元素級數組函數
利用數組進行數據處理
用於數組的文件輸入輸齣
綫性代數
隨機數生成
範例：隨機漫步

第5章 pandas入門
pandas的數據結構介紹
基本功能
匯總和計算描述統計
處理缺失數據
層次化索引
其他有關pandas的話題

第6章 數據加載、存儲與文件格式
讀寫文本格式的數據
二進製數據格式
使用HTML和Web API
使用數據庫

第7章 數據規整化：清理、轉換、閤並、重塑
閤並數據集
重塑和軸嚮鏇轉
數據轉換
字符串操作
示例：USDA食品數據庫

第8章 繪圖和可視化
matplotlib API入門
pandas中的繪圖函數
繪製地圖：圖形化顯示海地地震危機數據
Python圖形化工具生態係統

第9章 數據聚閤與分組運算
GroupBy技術
數據聚閤
分組級運算和轉換
透視錶和交叉錶
示例：2012聯邦選舉委員會數據庫

第10章 時間序列
日期和時間數據類型及工具
時間序列基礎
日期的範圍、頻率以及移動
時區處理
時期及其算術運算
重采樣及頻率轉換
時間序列繪圖
移動窗口函數
性能和內存使用方麵的注意事項

第11章 金融和經濟數據應用
數據規整化方麵的話題
分組變換和分析
更多示例應用

第12章 NumPy應用
ndarray對象的內部機理
數組操作
廣播
ufunc應用
結構化和記錄式數組
更多有關排序的話題
NumPy的matrix類
數組輸入輸齣
性能建議
附錄A Python語言精要
本書講的是利用Python進行數據控製、處理、整理、分析等方麵的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對數據密集型應用）。本書重點介紹瞭用於解決各種數據分析問題的Python語言和庫。《利用Python進行數據分析》沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
Wes McKinney，數據分析專傢，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，並在大量的實踐中積纍瞭豐富的經驗。撰寫瞭大量與Python數據分析相關的經典文章，被各大技術社區爭相轉載，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開源Python庫——pandas，廣獲用戶好評。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。

以下是一份圖書簡介，旨在吸引對數據科學和Python感興趣的讀者，同時避免提及您提供的具體書名，力求內容詳實、自然流暢： 探索數據的無限可能：開啓你的數據洞察之旅 在這個信息爆炸的時代，數據早已不再是冰冷的數字，而是蘊藏著深刻洞察、驅動決策、塑造未來的關鍵要素。無論是金融市場的風雲變幻，科學研究的突破前沿，還是商業運營的精細優化，數據分析都扮演著至關重要的角色。然而，如何有效地從海量數據中提取價值，將抽象的概念轉化為可執行的洞察，一直是許多人渴望掌握的核心技能。 如果你也對數據的力量感到好奇，希望成為那個能夠解讀數字密碼、發現隱藏規律的“數據偵探”，那麼這本書將是你踏上這條精彩旅程的絕佳起點。它不僅僅是一本技術手冊，更是一扇通往數據分析世界的窗口，為你打開一扇理解並掌握現代數據科學強大工具的大門。 為什麼選擇Python？ 在眾多數據分析工具中，Python之所以能夠脫穎而齣，成為全球數據科學傢和分析師的首選語言，絕非偶然。它的魅力在於其易學性、強大的社區支持以及極其豐富的第三方庫。與許多其他編程語言相比，Python的語法更加簡潔明瞭，接近自然語言，這使得初學者能夠更快地掌握編程基礎，將精力更多地投入到數據分析的核心邏輯本身，而非糾結於復雜的語法規則。 更重要的是，Python擁有一個蓬勃發展、高度活躍的社區。這意味著無論你在學習過程中遇到任何問題，都能輕易找到答案、獲得幫助，並且能夠接觸到最新、最前沿的數據科學技術和工具。這種生態係統的優勢，使得Python在數據分析領域的迭代速度和創新能力遠超許多其他平颱。 本書將帶你走進一個完整的Python數據分析流程： 本書將係統地為你梳理從數據采集、清洗、處理、探索性分析到數據可視化和建模的整個數據分析流程。我們將從最基礎的概念入手，逐步深入，確保你在每一步都能紮實掌握。 Python基礎入門： 即使你對編程完全陌生，也無需擔心。我們將從Python的基本語法、數據類型、控製流（如條件語句和循環）、函數等核心概念講起。你將學會如何編寫簡單的Python腳本，理解變量、列錶、字典等基本數據結構，為後續的數據處理打下堅實的基礎。這部分內容將以清晰易懂的方式呈現，力求讓你在短時間內建立起對Python編程的信心。 數據處理的利器——NumPy與Pandas： 學習Python進行數據分析，繞不開NumPy和Pandas這兩大神器。NumPy提供瞭高效的多維數組對象，是進行科學計算和數值運算的基礎；而Pandas則構建在NumPy之上，提供瞭功能強大的DataFrame對象，它使得數據的加載、篩選、轉換、閤並、分組聚閤等操作變得前所未有的簡便和高效。你將學會如何讀取不同格式的數據（如CSV、Excel、JSON），如何處理缺失值、異常值，如何進行數據重塑、閤並和連接，以及如何使用分組聚閤（group by）等高級功能來提取匯總信息。 數據可視化——讓數據“說話”： 枯燥的數字很難直觀地傳達信息，而圖錶則能瞬間將數據背後的故事呈現齣來。本書將重點介紹Matplotlib和Seaborn這兩個強大的數據可視化庫。你將學會創建各種類型的圖錶，如摺綫圖、柱狀圖、散點圖、箱綫圖、熱力圖等，並掌握如何根據不同的分析目的選擇最閤適的圖錶類型，如何調整圖錶的樣式、顔色、標簽，使其清晰、美觀且富有信息量。學會數據可視化，你將能更有效地嚮他人傳達你的分析結果，甚至在探索性分析階段就能發現隱藏的模式和趨勢。 探索性數據分析（EDA）： 這是數據分析過程中至關重要的一環，它旨在通過各種統計方法和可視化手段，初步瞭解數據集的特徵、發現數據中的模式、識彆潛在的關係以及檢測異常值。你將學習如何計算描述性統計量（如均值、中位數、標準差），如何進行變量間的相關性分析，如何通過可視化探索不同變量之間的關係。EDA是構建有效模型的前提，它能幫助你更好地理解你的數據，從而做齣更明智的建模決策。 數據分析的實踐案例： 理論知識需要通過實踐來鞏固。本書將穿插一係列真實世界的數據分析案例，涵蓋金融、電商、市場營銷、社交媒體等多個領域。通過跟隨這些案例的步驟，你將有機會親手操作，將所學的知識應用於解決實際問題。從簡單的數據統計分析，到復雜的趨勢預測，這些案例將幫助你建立起完整的分析思路和解決問題的框架。 SQL在數據分析中的應用： 許多數據都存儲在關係型數據庫中。本書還將介紹如何在Python環境中利用SQL語句進行數據查詢和預處理。你將學習基本的SQL語法，如SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, JOIN等，並瞭解如何將SQL查詢結果直接導入Pandas DataFrame，實現數據分析流程的無縫對接。 機器學習基礎（選講）： 在數據分析能力的基礎上，本書還會為你揭開機器學習的神秘麵紗。我們將簡要介紹監督學習和無監督學習的基本概念，以及一些常用的機器學習算法，如綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹等。你將學習如何使用Scikit-learn這個強大的機器學習庫來構建和評估簡單的模型，讓你能夠初步涉足預測和分類等更高級的數據應用。 誰適閤閱讀本書？ 希望進入數據科學領域的初學者： 如果你對數據分析和機器學習充滿熱情，但缺乏編程基礎，本書將為你提供一個堅實、易懂的起點。 需要提升數據處理和分析能力的職場人士： 無論是市場營銷、産品運營、金融分析還是其他需要數據支持的崗位，掌握Python數據分析技能都將極大地提升你的工作效率和解決問題的能力。 正在學習相關專業（如統計學、計算機科學、經濟學等）的學生： 本書可以作為課堂學習的有力補充，幫助你更好地理解和掌握數據分析的實踐方法。 任何對數據充滿好奇，希望從數據中發現規律和價值的愛好者。 本書的特點： 循序漸進，由淺入深： 從最基本的操作到復雜的分析技巧，邏輯清晰，易於理解。 實戰導嚮，案例豐富： 結閤大量真實場景的應用案例，讓你學以緻用。 代碼示例，詳盡解釋： 提供可以直接運行的代碼片段，並對每一行代碼的功能進行詳細的說明。 強調理解，而非死記硬背： 重點在於培養你的數據分析思維和解決問題的能力。 掌握Python進行數據分析，你將不僅僅是學會一項技術，更是獲得瞭一種強大的思維方式。你將能夠從紛繁復雜的數據中提煉齣有價值的信息，為決策提供強有力的支持，甚至能夠預測未來的趨勢，引領創新。 現在，就讓我們一起，用Python這把神奇的鑰匙，開啓你的數據洞察之旅，探索數據的無限可能吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構編排，真的體現瞭作者在教學法上的高超技巧。它不是一股腦把所有知識點砸給你，而是循序漸進，層層遞進。從最基礎的Python環境配置和數據結構，到後麵復雜的統計分析和機器學習預處理，過渡得非常自然。我發現它有一個很棒的特點，就是每講完一個核心概念，都會立刻附帶一個小型練習，讓你即時鞏固。對我這種自學能力一般的人來說，這種即時反饋機製太重要瞭。它讓我避免瞭那種“看完後麵忘瞭前麵”的窘境。而且，書中對於Python基礎的講解也絲毫不含糊，即便是完全沒有編程基礎的人，也能通過前幾章的鋪墊，順利過渡到數據科學的主戰場。這種對初學者友好的設計，使得這本書的適用範圍比很多隻麵嚮“有經驗程序員”的書要廣得多。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種想轉行數據分析的新手量身定做的寶典！我之前對Python隻停留在“會用”的層麵，看到那些復雜的庫和代碼就頭大。然而，這本書的敘事方式非常接地氣，沒有那種高高在上的理論說教。它從最基礎的Python語法開始，就像一個耐心十足的老師，一步步引導你進入數據處理的世界。特彆是它講解Pandas和NumPy的部分，簡直是化腐朽為神奇，那些原本看起來密密麻麻的錶格數據，通過書中的示例，瞬間變得清晰明瞭。我記得有一次，我被一個數據清洗的任務卡瞭好幾天，怎麼處理缺失值和異常值都找不到頭緒，翻到這本書裏對應章節，作者用瞭一個非常巧妙的函數組閤，我茅塞頓開！那種“原來如此”的頓悟感，讓我對數據分析的熱情又提升瞭一個檔次。它不是那種隻堆砌代碼的參考手冊，而是真正注重理解“為什麼這麼做”，這對於建立穩固的數據分析思維至關重要。

評分☆☆☆☆☆

我是一個對代碼規範和效率有執念的人，這一點上，這本書的錶現超齣瞭我的預期。很多入門級的教程為瞭追求速度，代碼寫得非常隨意，缺乏可讀性和維護性。而這本書在示範代碼時，非常注重Pythonic的寫法，講解瞭列錶推導式、生成器這些能極大提升效率的技巧。特彆是關於如何高效地讀取和處理大文件那部分，作者分享瞭好幾個性能優化的“小竅門”，這些都是在網上搜索普通教程很難找到的“內行話”。在我實際處理我們公司曆史存檔數據時，應用瞭書中的IO優化技巧，原本需要跑半小時的腳本，硬是壓縮到瞭五分鍾以內，這簡直是生産力的大幅提升。這本書不僅僅是教會你“做什麼”，更重要的是教會你“如何做得更好、更快”。

評分☆☆☆☆☆

與其他市麵上那些厚得像磚頭的Python數據分析書籍相比，這本書的閱讀體驗簡直是雲泥之彆。它的版麵設計清晰，重點突齣，關鍵函數的參數解釋和返迴值說明都做得非常規範。我常常在深夜學習時，發現它總能用最簡潔的語言，把一個復雜的統計概念解釋清楚，比如PCA（主成分分析）的幾何意義，它沒有用晦澀的數學公式硬砸，而是通過一個形象的比喻，讓我立刻抓住瞭核心要點。這種清晰的錶達能力，讓我感覺作者不僅精通技術，更精通如何傳授知識。我甚至會把這本書當做日常查閱的速查手冊，因為它提供的代碼示例往往是那種可以直接復製粘貼到實際項目中，並能立刻跑通的“乾淨”代碼，而不是那些需要大量修改纔能用的“半成品”。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我之前買過好幾本聲稱是“實戰”的數據分析書，結果裏麵都是些教科書式的、脫離實際業務場景的案例。但這本書的厲害之處，在於它對“企業數據分析”的理解非常深刻。作者似乎真的在企業環境中摸爬滾打過，他介紹的分析方法，比如如何構建一個銷售預測模型，或者如何通過用戶行為數據來優化産品體驗，都緊密貼閤商業目標。我尤其欣賞它在數據可視化那一章的論述，它沒有停留在教你怎麼調用`matplotlib`或`seaborn`，而是深入探討瞭“什麼樣的圖錶纔能有效說服決策者”。通過書中精心設計的案例，我學會瞭如何將枯燥的數字轉化為有洞察力的商業故事。這對我目前的工作幫助太大瞭，我們部門終於有人能用數據說話，而不是憑感覺決策瞭。這本書真正教會我的，是如何用Python這個工具，去解決實實在在的商業問題。