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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

書名:利用Python進行數據分析[Python for Data Analysis]

原價：89.00元

作者:Wes McKinney

齣版社：機械工業齣版社

齣版日期：2014-01

ISBN：9787111436737

頁碼：464

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

目錄

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 
高級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高級應用 
ndarray對象的內部機理 
高級數組操作 
廣播 
ufunc高級應用 
結構化和記錄式數組 
更多有關排序的話題 
NumPy的matrix類 
高級數組輸入輸齣 
性能建議 
附錄A Python語言精要

內容提要

《利用Python進行數據分析》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）。
《利用Python進行數據分析》重點介紹瞭用於高效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。

《數據科學的基石：從零到精通的R語言實戰》 內容提要： 本書旨在為渴望深入數據科學領域的學習者，特彆是那些希望掌握R語言強大功能的讀者，提供一套全麵、深入且高度實用的學習路徑。我們摒棄瞭枯燥的理論堆砌，專注於通過大量的實戰案例，將R語言的核心概念、數據處理技巧、統計建模方法以及可視化錶達能力熔鑄於一爐，幫助讀者真正實現“用R說話，用數據決策”。 本書結構嚴謹，內容覆蓋瞭從R語言基礎環境搭建到高級機器學習模型部署的每一個關鍵環節，確保讀者能夠構建起堅實的數據科學知識體係。 第一部分：R語言環境與基礎語法精粹 本部分是構建R語言能力的地基。我們首先詳細介紹瞭RStudio集成開發環境的配置與優化，確保讀者擁有高效的編程環境。隨後，深入剖析瞭R語言的核心數據結構——嚮量（Vector）、矩陣（Matrix）、數組（Array）、列錶（List）和數據框（Data Frame）。我們不僅解釋瞭這些結構的作用，更側重於講解在實際數據處理中，如何高效地進行索引、切片和結構轉換，這是後續復雜操作的基礎。 特彆地，本章詳細講解瞭R語言中函數式編程的思想，包括如何定義和使用自定義函數，以及如何利用`apply`傢族函數（`lapply`, `sapply`, `tapply`等）實現代碼的嚮量化和簡潔化，這是區分初學者和熟練R用戶的關鍵點。同時，對R語言的控製流結構（`if/else`，`for`循環，`while`循環）在數據處理中的閤理應用場景進行瞭探討，強調瞭在嚮量化操作優先的前提下，如何優化循環性能。 第二部分：高效數據清洗與預處理 真實世界的數據往往是“髒”的，本部分聚焦於數據科學中最耗時但最關鍵的一環——數據清洗與預處理。我們將采用`tidyverse`生態係統的核心包（如`dplyr`, `tidyr`, `readr`）作為主要的工具集，因為它們提供瞭統一且高效的數據操作哲學。 詳細內容包括： 1. 數據導入與導齣： 掌握從CSV、Excel、JSON到數據庫（通過`DBI`包）的無縫導入導齣，並處理不同編碼和缺失值標記。 2. 數據整理（Tidying Data）： 深入講解“整潔數據”的原則，使用`pivot_longer()`和`pivot_wider()`進行數據的重塑，將寬格式轉換為長格式，以及反之，以適應不同的分析需求。 3. 數據轉換與操作： 重點學習`dplyr`的核心動詞：`select`（選擇列）、`filter`（篩選行）、`mutate`（新增計算列）、`arrange`（排序）、`summarise`（匯總）和`group_by`（分組操作）。我們將通過多個復雜的跨錶連接（Join）操作，模擬真實商業環境中的數據整閤挑戰。 4. 缺失值與異常值處理： 不僅僅是簡單的刪除，本書將探討基於模型的插補方法（如使用`mice`包），以及識彆和處理高杠杆點、離群值對模型穩健性的影響。 第三部分：探索性數據分析（EDA）與數據可視化 數據可視化是洞察力的窗口。本部分完全基於`ggplot2`框架進行講解，構建“圖形語法”（Grammar of Graphics）的完整認知。 1. 基礎圖形構建： 從數據映射（Aesthetics）、幾何對象（Geoms）到坐標係（Scales）和分麵（Faceting），係統性地構建散點圖、直方圖、箱綫圖等基本圖形。 2. 高級可視化技巧： 學習如何創建交互式圖錶（利用`plotly`包），以及專業級的統計圖錶，如小提琴圖、密度圖、熱力圖和網絡圖。 3. 定製化與報告： 掌握主題（Themes）的定製、顔色係統的選擇（包括色盲友好調色闆），並學習如何將高質量的圖形導齣為可用於齣版的矢量格式（如PDF、SVG），最終通過R Markdown整閤文本、代碼和圖錶，生成專業的數據分析報告。 第四部分：統計建模與推斷 R語言的優勢在於其深厚的統計學基礎。本部分將帶領讀者從描述性統計走嚮推斷性統計和模型構建。 1. 描述性統計與假設檢驗： 詳細講解均值、方差、分布的描述，並實戰操作T檢驗、方差分析（ANOVA）、卡方檢驗等經典方法，重點在於如何正確解讀P值和效應量。 2. 綫性模型（LM）： 深入剖析多元綫性迴歸模型的假設前提（殘差正態性、同方差性、自相關性），模型診斷（殘差圖分析、QQ圖），以及如何進行變量選擇（逐步迴歸、Lasso/Ridge迴歸的R實現）。 3. 廣義綫性模型（GLM）： 針對非正態分布的數據，如二元或計數數據，講解邏輯迴歸（Logistic Regression）和泊鬆迴歸，並展示如何在R中擬閤和解釋這些模型。 第五部分：機器學習與高級應用 本部分將R語言應用於現代數據科學的核心——預測建模。 1. 模型訓練基礎： 介紹`caret`或`tidymodels`框架，學習數據分割（訓練集/測試集）、交叉驗證（Cross-Validation）的概念和實施。 2. 監督學習實踐： 涵蓋決策樹、隨機森林（Random Forest）和梯度提升機（GBM）。重點在於理解模型參數調優（Hyperparameter Tuning）和模型性能的評估指標（如AUC, F1-Score, 均方誤差）。 3. 時間序列分析基礎： 利用`forecast`包，介紹時間序列分解、平穩性檢驗（ADF檢驗），並實戰ARIMA/SARIMA模型的擬閤與短期預測。 麵嚮讀者： 本書適閤具有一定編程基礎（不限語言，但瞭解基本邏輯概念更佳）的初學者、渴望係統化掌握R語言數據處理與統計建模技能的在職數據分析師、統計學專業學生，以及希望將R語言作為主力分析工具的科研人員。掌握本書內容，您將具備獨立完成端到端數據分析項目的能力。

评分☆☆☆☆☆

說實話，我拿到這本書的時候，內心是抱著一絲懷疑的。市麵上的“Python實用指南”太多瞭，很多都隻是泛泛而談，或者講的都是一些基礎的、大傢都知道的東西，根本無法滿足我這種希望在技術上更進一步的讀者。但是，這本書的“Python實用指南”這幾個字，以及它與“數據分析”的結閤，讓我覺得或許有新的突破。我希望這本書不僅僅是停留在“如何使用Python”的層麵，而是能夠深入到“如何用Python解決實際問題”的境界。我期待它能包含一些進階的內容，比如如何優化代碼的性能，如何處理大規模的數據集，甚至是關於一些高級的數據挖掘技術。當然，我也會非常關注書中是否有關於案例研究的詳細講解，通過真實的案例來學習理論知識的應用，這對我來說遠比枯燥的理論講解更加有效。這本書的“全新正版”標簽，也讓我對其中包含的內容的先進性和實用性有瞭更高的期待，希望它能涵蓋當前數據分析領域最新的技術和方法，讓我能夠緊跟時代步伐。

评分☆☆☆☆☆

我一直認為，學習一門編程語言，尤其是像Python這樣功能強大的語言，關鍵在於它的應用場景。這本書的名稱恰好抓住瞭這一點——“利用Python進行數據分析”。我希望這本書能夠提供非常豐富且貼近實際應用的數據分析案例，不僅僅是理論上的講解，更重要的是能夠通過代碼示例，一步一步地展示如何解決一個具體的數據分析問題。從數據的導入、清洗、預處理，到特徵工程、模型選擇、訓練和評估，我希望這本書能夠涵蓋數據分析的整個生命周期，並且能夠提供一些關於如何選擇閤適的工具和庫的建議。另外，我對於書中關於數據可視化的部分也充滿瞭期待。能夠將復雜的數據關係和分析結果以直觀、美觀的圖錶形式展現齣來，對於溝通和決策至關重要。我希望這本書能夠介紹各種常用的可視化庫，並提供一些關於如何製作有效圖錶的技巧和最佳實踐。

评分☆☆☆☆☆

這本書真是讓我眼前一亮！作為一個對數據分析領域一直充滿好奇，但又苦於沒有閤適入門書籍的讀者，我終於找到瞭我的“救星”。之前嘗試過一些其他的Python教程，要麼過於理論化，要麼內容零散，學起來總是不得要領。然而，這本書簡直是為我量身定做的。首先，它的標題就非常吸引人——“全新正版”，讓我對內容的及時性和權威性有瞭信心。更重要的是，“利用Python進行數據分析”這個核心內容，直接擊中瞭我的痛點。我一直覺得Python在數據處理方麵有著巨大的潛力，但如何將理論知識轉化為實際操作，一直是個難題。這本書似乎很好的解決瞭這個問題。它不僅僅是介紹Python的語法，更是著重於如何運用Python的各種庫，比如Pandas、NumPy等，來解決實際的數據分析問題。我尤其期待書中關於數據清洗、數據可視化以及一些常見的數據建模方法的講解，希望能從中學習到如何有效地從海量數據中提取有價值的信息，並以清晰直觀的方式呈現齣來。相信有瞭這本書的指導，我一定能更快地掌握數據分析的技能，開啓我的數據探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

我是一位在工作中需要頻繁與數據打交道的職場人士，一直想提升自己的數據處理和分析能力，希望能更高效地完成工作。市麵上有很多關於Python的書籍，但很多都過於淺顯，無法真正解決我在實際工作中遇到的難題。這本書的“Python實用指南”和“數據分析”的結閤，讓我眼前一亮。我非常看重書籍的實用性，希望它能提供可以直接應用到工作中的代碼片段和解決方案。我期待書中能夠包含一些關於如何處理不同格式的數據（例如CSV、Excel、JSON、數據庫等），以及如何進行數據清洗、轉換和整理的詳細講解。此外，我希望這本書能夠介紹一些常用的數據分析方法和技巧，比如描述性統計、趨勢分析、相關性分析等，並且能夠清晰地展示如何使用Python來實現這些分析。如果書中還能提供一些關於如何構建數據分析流程的建議，以及一些避免常見陷阱的經驗分享，那將是錦上添花瞭。

评分☆☆☆☆☆

坦白講，我購買這本書是因為我正在為我的研究項目尋找一個可靠的、能夠幫助我處理和分析數據的工具。我在文獻中經常看到Python被提及，但作為一個非計算機專業的學生，我對於如何上手Python進行復雜的數據處理感到非常頭疼。這本書的“全新正版”以及“計算機書籍”的定位，讓我覺得它應該會比較係統和專業。我希望它不僅僅是一個簡單的Python語法教程，而是能夠深入講解如何在實際的數據科學工作中運用Python。我特彆希望書中能夠包含一些關於統計學概念與Python數據分析相結閤的內容，畢竟理解數據背後的統計學原理，對於做齣正確的分析至關重要。此外，我也對書中是否包含一些關於機器學習基礎知識的介紹感到好奇，因為很多高級的數據分析任務都離不開機器學習。如果書中能夠提供一些關於如何利用Python實現基礎機器學習算法的講解，那將對我非常有幫助。