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[印尼] 伊德里斯（Ivan Idris） 著，韩波 译

图书标签:

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

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115411228

版次：1

商品编码：11872653

品牌：异步图书

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-02-01

用纸：胶版纸

页数：308

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

实用的Python开源模块的大集合；
简单易懂、示例丰富的数据分析教程；
掌握数据可视化、机器学习等高端主题；
新手变身数据分析专家的上好读本；

内容简介

作为一种高级程序设计语言，Python凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言。同时，Python语言的数据分析功能也逐渐为大众所认可。
本书是一本介绍如何用Python进行数据分析的学习指南。全书共12章，从Python程序库入门、NumPy数组、matplotlib和pandas开始，陆续介绍了数据加工、数据处理和数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理、数据库、文本分析、机器学习、互操作性和性能优化等高级主题。在本书的结尾，还采用3个附录的形式为读者补充了一些重要概念、常用函数以及在线资源等重要内容。
本书示例丰富、简单易懂，非常适合对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的读者参考阅读。

作者简介

Ivan Idris，实验物理学硕士，学位论文侧重于应用计算机科学。毕业后，他曾经效力于多家公司，从事Java开发、数据仓库开发以及QA分析等方面的工作；目前，他的兴趣主要集中在商业智能、大数据和云计算等专业领域。
Ivan Idris以编写简洁可测试的程序代码以及撰写有趣的技术文章为乐，同时也是Packt出版社NumPy Beginner's Guide-Second Edition、NumPy Cookbook和Learning NumPy Array等书籍的作者。

目录

第1章 Python程序库入门 1
1．1 本书用到的软件 2
1．1．1 软件的安装和设置 2
1．1．2 Windows平台 2
1．1．3 Linux平台 3
1．1．4 Mac OS X平台 4
1．2 从源代码安装NumPy、SciPy、matplotlib和IPython 6
1．3 用setuptools安装 7
1．4 NumPy数组 7
1．5 一个简单的应用 8
1．6 将IPython用作shell 11
1．7 学习手册页 13
1．8 IPython notebook 14
1．9 从何处寻求帮助和参考资料 14
1．10 小结 15
第2章 NumPy数组 16
2．1 NumPy数组对象 16
2．2 创建多维数组 18
2．3 选择NumPy数组元素 18
2．4 NumPy的数值类型 19
2．4．1 数据类型对象 21
2．4．2 字符码 21
2．4．3 Dtype构造函数 22
2．4．4 dtype属性 23
2．5 一维数组的切片与索引 23
2．6 处理数组形状 24
2．6．1 堆叠数组 27
2．6．2 拆分NumPy数组 30
2．6．3 NumPy数组的属性 33
2．6．4 数组的转换 39
2．7 创建数组的视图和拷贝 40
2．8 花式索引 41
2．9 基于位置列表的索引方法 43
2．10 用布尔型变量索引NumPy数组 44
2．11 NumPy数组的广播 46
2．12 小结 49
第3章 统计学与线性代数 50
3．1 Numpy和Scipy模块 50
3．2 用NumPy进行简单的描述性统计计算 55
3．3 用NumPy进行线性代数运算 57
3．3．1 用NumPy求矩阵的逆 57
3．3．2 用NumPy解线性方程组 59
3．4 用NumPy计算特征值和特征向量 61
3．5 NumPy随机数 63
3．5．1 用二项式分布进行博弈 63
3．5．2 正态分布采样 66
3．5．3 用SciPy进行正态检验 67
3．6 创建掩码式NumPy数组 70
3．7 小结 75
第4章 pandas入门 76
4．1 pandas的安装与概览 77
4．2 pandas数据结构之DataFrame 78
4．3 pandas数据结构之Series 81
4．4 利用pandas查询数据 85
4．5 利用pandas的DataFrame进行统计计算 89
4．6 利用pandas的DataFrame实现数据聚合 91
4．7 DataFrame的串联与附加操作 95
4．8 连接DataFrames 96
4．9 处理缺失数据问题 99
4．10 处理日期数据 102
4．11 数据透视表 106
4．12 访问远程数据 107
4．13 小结 109
第5章 数据的检索、加工与存储 110
5．1 利用NumPy和pandas对CSV文件进行写操作 110
5．2 NumPy．npy与pandas DataFrame 112
5．3 使用PyTables存储数据 115
5．4 Pandas DataFrame与HDF5仓库之间的读写操作 118
5．5 使用pandas读写Excel文件 120
5．6 使用REST Web服务和JSON 123
5．7 使用pandas读写JSON 124
5．8 解析RSS和Atom订阅 126
5．9 使用Beautiful Soup解析HTML 127
5．10 小结 134
第6章 数据可视化 136
6．1 matplotlib的子库 137
6．2 matplotlib绘图入门 137
6．3 对数图 139
6．4 散点图 141
6．5 图例和注解 143
6．6 三维图 145
6．7 pandas绘图 148
6．8 时滞图 150
6．9 自相关图 151
6．10 Plot．ly 153
6．11 小结 155
第7章 信号处理与时间序列 156
7．1 statsmodels子库 157
7．2 移动平均值 157
7．3 窗口函数 159
7．4 协整的定义 161
7．5 自相关 164
7．6 自回归模型 166
7．7 ARMA模型 170
7．8 生成周期信号 172
7．9 傅里叶分析 174
7．10 谱分析 177
7．11 滤波 177
7．12 小结 179
第8章 应用数据库 180
8．1 基于sqlite3的轻量级访问 181
8．2 通过pandas访问数据库 183
8．3 SQLAlchemy 185
8．3．1 SQLAlchemy的安装和配置 186
8．3．2 通过SQLAlchemy填充数据库 188
8．3．3 通过SQLAlchemy查询数据库 189
8．4 Pony ORM 191
8．5 Dataset：懒人数据库 192
8．6 PyMongo与MongoDB 195
8．7 利用Redis存储数据 196
8．8 Apache Cassandra 197
8．9 小结 201
第9章 分析文本数据和社交媒体 203
9．1 安装NLTK 203
9．2 滤除停用字、姓名和数字 206
9．3 词袋模型 208
9．4 词频分析 209
9．5 朴素贝叶斯分类 211
9．6 情感分析 214
9．7 创建词云 217
9．8 社交网络分析 222
9．9 小结 224
第10章 预测性分析与机器学习 225
10．1 scikit-learn概貌 226
10．2 预处理 228
10．3 基于逻辑回归的分类 230
10．4 基于支持向量机的分类 232
10．5 基于ElasticNetCV的回归分析 235
10．6 支持向量回归 237
10．7 基于相似性传播算法的聚类分析 240
10．8 均值漂移算法 242
10．9 遗传算法 244
10．10 神经网络 249
10．11 决策树 251
10．12 小结 253
第11章 Python生态系统的外部环境和云计算 255
11．1 与MATLAB/Octave交换信息 256
11．2 Installing rpy2安装rpy2 257
11．3 连接R 257
11．4 为Java传递NumPy数组 260
11．5 集成SWIG和NumPy 261
11．6 集成Boost和Python 264
11．7 通过f2py使用Fortran代码 266
11．8 配置谷歌应用引擎 267
11．9 在PythonAnywhere上运行程序 269
11．10 使用Wakari 270
11．11 小结 271
第12章 性能优化、性能分析与并发性 272
12．1 代码的性能分析 272
12．2 安装Cython 277
12．3 调用C代码 281
12．4 利用multiprocessing创建进程池 283
12．5 通过Joblib提高for循环的并发性 286
12．6 比较Bottleneck函数与NumPy函数 287
12．7 通过Jug实现MapReduce 289
12．8 安装MPI for Python 292
12．9 IPython Parallel 292
12．10 小结 296
附录A 重要概念 298
附录B 常用函数 303
附录C 在线资源 309

前言/序言

《Python数据分析：洞悉数据，驱动决策》 一、 简介：解锁数据价值的钥匙 在这个数据爆炸的时代，理解和利用数据已成为个人和组织成功的关键。从海量信息中提炼出有价值的洞察，进而指导决策，是每个行业都面临的挑战。《Python数据分析：洞悉数据，驱动决策》正是为应对这一挑战而生。本书并非仅仅罗列代码和工具，而是旨在构建一套完整的数据分析思维体系，通过Python这一强大且易学的工具，引导读者一步步掌握从数据获取、清洗、探索、可视化到建模和结果解释的全流程。 本书的核心目标是 empowering 每一位读者，无论您是拥有丰富编程经验的开发者，还是希望在原有领域深化数据能力的业务分析师、市场研究员、金融从业者，甚至是刚踏入数据领域的新手，都能自信地驾驭数据，从中发现规律、预测趋势、优化策略。我们相信，数据本身是沉默的，而有效的分析方法和工具，才能让数据“开口说话”，揭示其隐藏的宝藏。 《Python数据分析：洞悉数据，驱动决策》将带您领略Python在数据科学领域的非凡魅力。Python简洁的语法、丰富的库以及活跃的社区，使其成为数据分析的首选语言。本书精选了最实用、最流行的数据分析库，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，并结合实际案例，将理论知识转化为可操作的技能。您将学会如何使用Pandas高效地处理结构化数据，如何利用NumPy进行数值计算，如何用Matplotlib和Seaborn绘制出精美且信息丰富的图表，以及如何构建和评估机器学习模型以解决实际问题。 更重要的是，本书强调的不仅仅是“如何做”，更是“为什么这么做”。在每一个章节，我们都会深入探讨数据分析背后的原理和逻辑，帮助您理解不同方法的适用场景、优缺点，以及如何根据具体业务需求选择最合适的分析路径。我们鼓励批判性思维，引导您在分析过程中保持对数据质量的警惕，对结果的审慎，并能清晰地向他人传达您的发现。 本书的结构设计兼顾了深度与广度。我们从基础的数据导入和预处理入手，逐步深入到复杂的数据探索、特征工程、模型选择与评估，最终落脚于数据分析报告的撰写和可视化呈现。每一章都包含清晰的讲解、完整的代码示例以及精心设计的练习，确保您在学习过程中能够实践并巩固所学知识。 二、 读者对象：谁将从本书受益？ 《Python数据分析：洞悉数据，驱动决策》的目标读者群非常广泛，涵盖了所有希望通过数据来提升工作效率和决策水平的专业人士和学生。 数据分析师及相关从业者： 本书将为您提供系统化的Python数据分析知识体系，涵盖从数据采集、清洗、探索到建模、可视化的全流程，帮助您掌握最新的工具和技术，提升工作效率和分析的深度。 商业分析师与市场研究员： 无论您是进行市场趋势分析、用户行为研究，还是产品性能评估，本书都能为您提供强大的数据分析工具和方法，帮助您从数据中发现商业洞察，为企业决策提供有力支持。 金融专业人士： 在金融领域，数据分析是风险管理、投资策略制定、欺诈检测等关键环节的基石。本书将为您展示如何运用Python进行量化分析，处理金融时间序列数据，构建预测模型，提升投资回报和风险控制能力。 技术开发者与工程师： 如果您希望将数据分析能力集成到您的应用程序或产品中，本书将为您提供必要的Python库和实践技巧，帮助您实现数据驱动的功能。 科研人员与学生： 无论是社会科学、自然科学还是工程领域，数据分析都是研究不可或缺的一部分。本书将帮助您高效地处理和分析实验数据、调查数据等，加速您的研究进程。 对数据分析感兴趣的零基础学习者： 我们假设您对Python有一定的基本了解，但即便如此，本书也提供了清晰的引导，帮助您逐步掌握数据分析所需的Python技能。您无需具备深厚的数学或统计学背景，本书会以易于理解的方式讲解必要的概念。 希望提升数据素养的管理人员： 即使您不直接进行数据分析，理解数据分析的基本原理和报告解读能力，也能帮助您更好地与数据团队沟通，并做出更明智的管理决策。 三、 本书特色：为何选择《Python数据分析：洞悉数据，驱动决策》？ 在众多数据分析书籍中，《Python数据分析：洞悉数据，驱动决策》脱颖而出，凭借其独特的设计理念和内容编排，成为您学习数据分析的理想选择。 强调“思维”而非“工具”： 本书不仅仅是Python数据分析库的“使用手册”，更注重培养读者的“数据分析思维”。我们深入浅出地讲解数据分析的逻辑、流程和常见陷阱，帮助您理解“为什么”要这样做，而不仅仅是“如何”操作。这种思维方式是应对复杂多变的数据问题的基础。 循序渐进的实践导向： 从最基础的数据导入、清洗、处理开始，逐步过渡到探索性数据分析（EDA）、数据可视化、特征工程，再到机器学习模型的应用。每一章节都紧密结合实际案例，让您在动手实践中巩固所学，理解理论的实际应用。 精选实用核心库： 我们聚焦于Python数据科学领域最核心、最主流的库，包括： NumPy： 为高效的数值计算奠定基础，掌握多维数组操作。 Pandas： 数据处理和分析的利器，学会DataFrame和Series的强大功能，轻松完成数据清洗、转换和聚合。 Matplotlib & Seaborn： 强大的数据可视化工具，学习如何绘制各种统计图表，用图表讲故事，清晰地传达数据洞察。 Scikit-learn： 机器学习的黄金标准库，掌握监督学习和无监督学习的基本算法，以及模型的评估与调优。 Statsmodels： 适用于统计建模和假设检验，深入理解统计学在数据分析中的应用。 这些库的组合能够满足绝大多数数据分析任务的需求。 真实案例驱动： 书中的案例来源于实际业务场景，涵盖了商业、金融、科学研究等多个领域。通过解决这些真实问题，您能更深刻地理解数据分析在不同场景下的应用价值，并掌握解决实际问题的策略。 注重结果的解释与沟通： 数据分析的最终目的是驱动决策。本书不仅教您如何获得结果，更强调如何解释这些结果，如何将复杂的分析过程和数据洞察转化为清晰、有说服力的语言，以便与非技术背景的同事或决策者进行有效沟通。 代码规范与效率优化： 在提供代码示例的同时，我们也关注代码的可读性、效率和最佳实践，帮助您养成良好的编程习惯，写出高效、易于维护的代码。 广泛的适用性： 无论您是数据分析领域的初学者，还是希望深化技能的从业者，本书都能为您提供宝贵的知识和实践经验。它能够帮助您构建坚实的数据分析基础，并为您进一步探索更高级的数据科学领域打下坚实的基础。 四、 本书结构：循序渐进的学习路径 本书采用由浅入深、由易到难的结构，确保读者能够系统地掌握Python数据分析的各个环节。 第一部分：基础篇——数据分析的基石 Chapter 1：欢迎来到数据分析的世界 数据分析的重要性与应用场景 Python在数据科学中的地位与优势 本书的学习路线图与学习方法建议 搭建Python数据分析环境（Anaconda、Jupyter Notebook/Lab） Chapter 2：NumPy——数值计算的利器 NumPy数组（ndarray）的创建与操作 数组的索引、切片与布尔索引 数组的数学运算与广播机制 数组的统计方法与形状操作 Chapter 3：Pandas——数据处理与分析的核心 Series：一维带标签数组 DataFrame：二维带标签表格型数据结构 数据读取与写入（CSV, Excel, SQL等） 数据索引、选择与过滤 缺失值处理（fillna, dropna） 数据去重与排序 数据合并与连接（merge, join, concat） 数据分组与聚合（groupby） 数据透视表与交叉表 第二部分：探索与可视化——洞察数据本质 Chapter 4：探索性数据分析（EDA） 理解数据的分布与统计特征（describe, info, value_counts） 异常值检测与处理策略 数据分布的可视化探索（直方图、密度图、箱线图） 变量间关系的探索（散点图、热力图） Chapter 5：Matplotlib——基础数据可视化 Matplotlib的基本绘图原理 绘制折线图、散点图、柱状图、饼图 图表元素的定制：标题、标签、图例、刻度 多子图的创建与布局 Chapter 6：Seaborn——统计数据可视化 Seaborn与Matplotlib的结合使用 绘制分类图、回归图、分布图、多变量图 利用Seaborn进行探索性数据分析 自定义Seaborn图表风格 第三部分：建模与应用——数据驱动的决策 Chapter 7：数据预处理与特征工程 特征编码（独热编码、标签编码） 特征缩放（标准化、归一化） 处理类别型特征与数值型特征 创建新特征与特征选择的基本方法 Chapter 8：监督学习入门 机器学习基础概念：模型、训练集、测试集 线性回归：预测连续值 逻辑回归：分类问题基础 K近邻（KNN）算法 模型评估指标（准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC） Chapter 9：树模型与集成学习 决策树：理解与可视化 随机森林：提高模型鲁棒性 梯度提升树（GBDT）：强大的预测能力 模型选择与超参数调优 Chapter 10：无监督学习与降维 K-Means聚类：发现数据中的分组 主成分分析（PCA）：实现数据降维 聚类结果的评估与解释 Chapter 11：时间序列分析基础 时间序列数据的特点与预处理 平稳性检验与差分 ARIMA模型简介 时间序列预测的基本思路 Chapter 12：数据分析报告与结果呈现 如何结构化数据分析报告 清晰地传达数据洞察 有效的数据可视化在报告中的作用 构建可交互的数据报告（选讲：Dash/Streamlit基础） 五、 结语 《Python数据分析：洞悉数据，驱动决策》旨在成为您数据分析旅程中不可或缺的伙伴。通过系统学习本书内容，您将不仅仅掌握一套技术工具，更将培养一种洞察数据、驱动决策的思维方式。数据是新时代的石油，而本书将为您提供提炼和利用这宝贵资源的强大引擎。愿您在数据分析的海洋中，乘风破浪，发现无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在讲解数据分析的思路方面，真的是下了很大功夫。他不是简单地把各种函数和技巧罗列出来，而是非常有条理地带领读者思考，如何从一个具体的问题出发，一步步地去收集、处理、分析数据，最终得出结论。我一直觉得，数据分析最难的不是技术本身，而是分析的思路和方法。这本书恰恰解决了我的这个痛点。 我特别赞赏书中关于探索性数据分析（EDA）的章节。作者详细地讲解了如何通过各种统计指标和可视化手段，来初步了解数据的特征、发现数据中的模式和异常。比如，如何计算数据的均值、方差、中位数，如何绘制直方图、箱线图来查看数据的分布情况，这些都让我对自己的数据有了更深的认识。 书中的代码示例都非常贴近实际工作场景。作者举的例子不再是那些抽象的、看不懂的数字，而是涉及到一些我们日常生活中经常会遇到的问题，比如分析用户的评论数据，或者分析社交媒体上的热点话题。这让我能够立刻感受到数据分析的实用价值，也更有动力去学习和实践。 我之前也看过一些其他关于数据分析的书籍，但总觉得要么太理论化，要么代码太过于简单。这本书在这方面找到了一个很好的平衡点。它既有理论的深度，又能提供实用的代码指导。而且，作者的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的感觉，就像在和一个朋友交流一样。 总而言之，这本书是我目前为止看到过最适合初学者入门数据分析的书籍之一。它不仅提供了必要的技术知识，更重要的是，它教会了我如何用数据分析的思维去解决问题。我感觉自己已经具备了独立进行初步数据分析的能力，并且对未来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者绝对是一位非常有经验的数据分析师。他在讲解每一个知识点的时候，都能够从实际应用的角度出发，告诉你这个知识点为什么重要，在什么场景下会用到，以及如何去使用。我之前一直觉得数据分析就是一个写代码的过程，但通过这本书，我才意识到，数据清洗、数据预处理、数据可视化这些环节同样至关重要。 我特别喜欢书中关于数据可视化的部分。作者不仅讲解了各种图表的绘制方法，更重要的是，他讲解了如何通过可视化来有效地传达信息，如何让图表“讲故事”。他举的例子非常生动，让我能够直观地理解数据背后的含义。比如，如何通过散点图来展示两个变量之间的关系，如何通过折线图来观察数据的趋势变化，这些都让我受益匪浅。 这本书的讲解方式非常系统化，循序渐进。从最基础的数据类型和数据结构，到如何使用Pandas进行数据操作，再到如何进行数据聚合和分组，最后到如何进行数据可视化，每一个环节都衔接得很自然。而且，作者提供的代码示例都非常清晰，注释也很详细，方便我边看边练。 我最欣赏的一点是，作者在讲解过程中，并没有回避一些数据分析中常见的难点和挑战。比如，如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和标准化等等，他都给了非常详细的讲解和实用的技巧。这让我感觉自己在学习过程中，能够更全面地掌握数据分析的方方面面。 总的来说，这本书是我学习数据分析过程中遇到的最好的一本书。它不仅技术讲解扎实，而且思路清晰，语言亲切。我感觉自己已经建立起了对数据分析的系统性认识，并且对接下来的学习充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书真的惊艳到我了！拿到手的时候，就觉得纸张的质感很不错，印刷也清晰，没有那种廉价的感觉。我一直对数据分析这块很感兴趣，但总觉得门槛有点高，不知道从何下手。这本书的开头部分，用一种非常平实、接地气的方式，一点点地介绍了数据分析的基本概念和流程，完全没有一开始就抛出一堆专业术语让人头晕。作者举的例子都非常贴近生活，比如分析商场销售数据、预测电影票房等等，让我瞬间觉得数据分析不再是遥不可及的理论，而是触手可及的实用技能。 最让我惊喜的是，作者并没有直接跳到复杂的算法，而是先花了相当大的篇幅讲解了数据处理和清洗的重要性。这部分内容讲得太细致了，包括如何处理缺失值、异常值，如何进行数据转换和标准化，还有各种数据格式的读取和写入。我以前总以为数据分析就是写写代码跑跑模型，现在才意识到，如果数据本身有问题，再厉害的模型也出不来靠谱的结果。这本书把“垃圾进，垃圾出”这个道理讲得透透的，并且提供了大量的实际代码示例，让我可以边看边练，很快就掌握了这些基础但至关重要的技巧。 这本书的内容不仅仅停留在理论层面，更多的是一种实践指导。作者在介绍完数据处理的基础之后，紧接着就深入讲解了使用Python进行数据可视化的技术。我一直觉得，好的数据可视化能够让复杂的数据变得直观易懂，甚至能够讲故事。这本书在这方面做得非常出色，从基础的柱状图、折线图，到更复杂的散点图、热力图，再到一些高级的可视化技巧，都给出了详细的步骤和代码。我尝试着跟着书中的例子，用自己的数据画了几张图，效果简直惊人！以前看别人做的图觉得很厉害，现在自己也能做出来，成就感爆棚。 我最欣赏这本书的一点是，它不是那种“一本通”的书，而是提供了一个非常好的起点和框架。它并没有包罗万象，试图涵盖所有的数据分析领域，但它所讲解的核心概念和技术，比如数据获取、清洗、探索性分析（EDA）以及基础的建模思路，都非常扎实。读完这本书，我感觉自己已经建立起了一个初步的数据分析能力体系，对后续学习更高级的机器学习算法、更复杂的数据挖掘技术，也有了更清晰的方向和信心。它就像一位经验丰富的老司机，带你驶上了数据分析的高速公路，让你知道该怎么走，接下来往哪里去。 这本书真的给我打开了新世界的大门！在学习过程中，我特别喜欢作者的那种循序渐进的讲解方式。他不会一下子就把一个很复杂的问题抛给你，而是把它拆解成一个个小模块，然后一个一个地攻克。而且，在讲解每一个概念的时候，他都会穿插一些实际的应用场景，让我能够立刻理解这个知识点有什么用，为什么要去学它。我之前尝试过看一些其他的数据分析书籍，但都因为晦涩难懂而半途而废。这本书完全没有这种感觉，就像在和一个朋友聊天，他把你不会的东西，用一种你最容易接受的方式，一点点地教给你。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，学习一门技术，尤其是像数据分析这样需要实践的学科，最怕的就是理论和实践脱节。这本书在这方面做得非常出色。它没有空泛地讲一大堆道理，而是从最基础的Python环境搭建就开始介绍，然后逐步深入到各个数据分析的核心库。我跟着书中的步骤，一步步地搭建了自己的数据分析环境，并且能够成功运行那些代码示例，这种成就感是无与伦比的。 这本书的讲解逻辑非常清晰，层层递进。从数据的读取和加载，到数据的清洗和转换，再到数据的探索性分析，最后到数据的可视化，整个流程被安排得井井有条。作者在介绍每一个环节的时候，都会提供大量的代码片段，而且这些代码都经过了精心的设计，易于理解和修改。我曾经尝试过自己去网上找各种零散的资料来学习，但总是觉得杂乱无章，而这本书就像是一本完整的教程，把我需要学习的内容都梳理清楚了。 我尤其喜欢书中关于数据聚合和分组的讲解。这部分内容在实际的数据分析中非常常用，但要掌握起来也需要一些技巧。作者通过各种巧妙的组合，比如`groupby()`函数的使用，以及如何进行多层聚合，把这个过程讲得非常透彻。我跟着书中的例子，对一些实际数据集进行了类似的操作，发现数据的分析效率大大提升。 这本书的语言风格非常轻松幽默，读起来一点都不枯燥。作者在讲解技术的同时，也会穿插一些有趣的小故事或者类比，让学习过程变得更加生动有趣。这对于我这样一个需要长时间保持专注的学习者来说，非常有帮助。它不会让你觉得自己在“死读书”，而是感觉像是在和一个经验丰富的老师在交流。 总而言之，这本书为我提供了一个非常扎实的数据分析基础。它不仅仅是教授我一些代码的用法，更重要的是，它教会了我如何去思考数据，如何从数据中提取有价值的信息。我感觉自己已经掌握了初步的数据分析能力，并且对后续学习更深入的内容充满了信心。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和设计都非常用心。拿到书的那一刻，我就被它封面上的那种简洁大气的设计吸引住了。翻开内页，你会发现它的字体大小适中，行间距也恰到好处，阅读起来非常舒服，长时间看也不会觉得眼睛疲劳。而且，书中大量的代码示例都使用了清晰的代码块格式，语法高亮也很到位，这对于我们这些需要敲代码的读者来说，简直是福音。代码的注释也写得非常详细，能够帮助我们理解每一行代码的作用。 我一直在寻找一本能够帮助我理解数据分析的入门书籍，这本书绝对是我的首选。作者的讲解非常系统化，从最基础的数据类型，到如何读取不同格式的数据，再到如何进行初步的数据探索，都讲得非常到位。更重要的是，他并没有停留在理论的层面，而是大量地使用了Python的实际库，比如Pandas、NumPy，通过大量的代码示例，让我们能够亲手去操作数据，去感受数据分析的魅力。我特别喜欢他讲解数据筛选和聚合的部分，通过各种巧妙的函数组合，能够非常高效地从海量数据中提取我们想要的信息。 这本书最大的亮点在于它能够激发读者的学习兴趣。作者在讲解每一个技术点的时候，都会结合一些实际的案例，让你明白这些技术在现实世界中的应用。比如，在讲解数据可视化的时候，他会用一些生动的图表来展示如何分析用户行为、如何评估产品效果，这些都让我觉得数据分析不再是枯燥的数字游戏，而是能够解决实际问题的有力工具。而且，作者的语言风格非常亲切，没有那种高高在上的学术腔调，读起来一点压力都没有。 对于我这样一个初学者来说，这本书就像是一盏明灯，为我指明了数据分析的方向。它没有上来就灌输复杂的算法，而是从最基础的数据处理和可视化入手，让我能够逐步建立起对数据分析的认知。作者非常注重细节，对于每一个函数的用法，每一个参数的含义，都解释得非常清楚。我跟着书中的例子，自己动手实践，很快就掌握了数据分析的基本流程。这本书的价值在于，它不仅教会了我“怎么做”，更让我明白了“为什么这么做”。 总的来说，这本书不仅仅是一本技术手册，更像是一本能够引导读者进入数据分析世界的向导。它用一种非常易于理解的方式，把复杂的数据分析过程变得生动有趣。我尤其赞赏书中对于数据清洗和预处理的讲解，这部分内容往往被很多入门书籍所忽略，但作者却给予了足够的重视，并且给出了非常实用的技巧。读完这本书，我感觉自己已经具备了进行初步数据分析的能力，并且对接下来的学习充满了期待。

评分☆☆☆☆☆

书的纸张不错，京东的物流很快

评分☆☆☆☆☆

在当今世界，数据分析特别应用，广泛相信这本书能够带我进入数据分析的，领域

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内容充实，值得购买，推荐给大家

评分☆☆☆☆☆

感觉一般，还不够经典！

评分☆☆☆☆☆

好用，会回购的商品~~~~~~~~

评分☆☆☆☆☆

不错，书很新。还没看希望有帮助

评分☆☆☆☆☆

内容深入浅出，适合初学

评分☆☆☆☆☆

内容浅显但是有结构，可以作为入门，两天就翻完了，这个页码和内容深度不太值这个价。

评分☆☆☆☆☆

东西不错