Python数据分析 第2版（影印版） [Python for Data Analysis] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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Wes McKinney 著

图书标签:

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

出版社： 东南大学出版社

ISBN：9787564175191

版次：1

商品编码：12310353

包装：平装

外文名称：Python for Data Analysis

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

编辑推荐

获得关于用Python语言操纵、处理、清洗和压缩数据集的完整介绍。这本容易上手的指南第二版为Python 3.6而升级，其中包括一些实用的案例研究，展示了如何有效解决各种数据分析问题。你将从中学到新版pandas、NumPy、IPython和Jupyter的处理方法。

内容简介

　　本书由Python pandas项目的创立者Wes McKinney撰写，是一本实用、现代的Python数据科学工具读物，适合新入门的Python分析师和刚接触数据科学及科学计算的Python程序员。数据文件和相关材料在Github上可以获得。
　　* 将IPython shell和Jupyter Notebook用于探索式计算
　　* 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性
　　* 通过pandas库中的数据分析工具入门
　　* 使用灵活的工具装载、清洗、转换、合并和整形数据
　　* 用matplotlib创建信息可视化
　　* 应用pandas groupby功能将数据集切片、切块和汇总
　　* 分析和操纵规整和不规整时间序列数据
　　* 通过全面详细的实例学习如何解决真实世界的数据分析问题
　　“作为在Python数据生态中已成经典的著作，这本新版更新了能提升其独特价值的多个领域，从Python 3.6到新的pandas特性。通过阐释Python数据工具的原理和方法，本书帮助读者以新颖而富有创造性的途径学习如何有效利用它们。这是任何现代数据密集型计算库的关键部分。

作者简介

Wes McKinney是流行开源Python数据分析库pandas的创立者。他是一位公共演讲者和开源Python及C++开发者，活跃于Python数据科学社区和Apache软件基金会。他在纽约从事软件架构师工作。

目录

Preface
1. Preliminaries
1.1 What Is This Book About?
What Kinds of Data?
1.2 Why Python for Data Analysis?
Python as Glue
Solving the "Two-Language" Problem
Why Not Python?
1.3 Essential Python Libraries
NumPy
pandas
matplotlib
IPython and Jupyter
SciPy
scikit-learn
statsmodels
1.4 Installation and Setup
Windows
Apple （OS X， macOS）
GNU/Linux
Installing or Updating Python Packages
Python 2 and Python 3
Integrated Development Environments （IDEs） and Text Editors
1.5 Community and Conferences
1.6 Navigating This Book
Code Examples
Data for Examples
Import Conventions
Jargon

2. Python Language Basics， IPython， and Jupyter Notebooks
2.1 The Python Interpreter
2.2 IPython Basics
Running the IPython Shell
Running the Jupyter Notebook
Tab Completion
Introspection
The %run Command
Executing Code from the Clipboard
Terminal Keyboard Shortcuts
About Magic Commands
Matplotlib Integration
2.3 Python Language Basics
Language Semantics
Scalar Types
Control Flow

3. Built-in Data Structures， Functions， and Files
3.1 Data Structures and Sequences
Tuple
List
Built-in Sequence Functions
dict
set
List， Set， and Dict Comprehensions
3.2 Functions
Namespaces， Scope， and Local Functions
Returning Multiple Values
Functions Are Objects
Anonymous （Lambda） Functions
Currying： Partial Argument Application
Generators
Errors and Exception Handling
3.3 Files and the Operating System
Bytes and Unicode with Files
3.4 Conclusion

4. NumPy Basics： Arrays and Vectorized Computation
4.1 The NumPy ndarray： A Multidimensional Array Object

5. Getting Started with pandas.
6. Data Loading， Storage， and File Formats
7. Data Cleanincl and Preparation.
8. Data Wrangling： Join， Combine， and Reshape.
9. Plotting and Visualization.
10. Data Aggregation and Group Operations.
11. Time Series
12. Advanced pandas
13. Introduction to Modeling Libraries in Python
14. Data Analysis Examples
A. Advanced NumPy.
B. More on the IPython System

掌握数据分析的利器：Python与Pandas的深度探索 在数据爆炸的时代，从海量信息中提取有价值的见解，已成为各行各业不可或缺的核心能力。而Python，凭借其简洁易学的语法和强大的生态系统，已然成为数据科学领域最受欢迎的编程语言之一。本书，将带领您踏上一段系统而深入的Python数据分析之旅，为您提供一套完善的理论框架和实践方法，让您能够自信地驾驭数据，洞察趋势，并做出明智的决策。 本书并非对“Python数据分析 第2版（影印版） [Python for Data Analysis]”这本书内容的复述，而是聚焦于构建一套独立、详实的数据分析能力框架，旨在让读者理解并掌握使用Python进行数据分析的通用方法和关键技术。我们将深入探讨数据分析的各个环节，从数据的获取、清洗、转换，到探索性数据分析（EDA），再到可视化和模型构建，全方位地提升您的数据处理和分析能力。 第一篇：基础奠基——Python与核心库的基石 在正式进入数据分析的浩瀚海洋之前，扎实的基础至关重要。本篇将从Python语言的精髓出发，逐步构建您所需的数据分析工具箱。 Python编程入门与进阶： 我们将从Python的基础语法、数据类型、控制流（如条件语句和循环）以及函数定义入手，确保您对Python的核心概念有清晰的理解。在此基础上，我们会深入讲解面向对象编程（OOP）的思想，包括类、对象、继承和多态，这对于编写结构化、可维护的代码至关重要。同时，我们还将关注Python在数据处理中的一些高级特性，例如列表推导式、生成器表达式以及装饰器，这些能显著提升代码的效率和可读性。错误和异常处理机制的掌握，也将是本部分的重要内容，以应对实际开发中可能出现的各种问题。 NumPy：高效数值计算的基石： NumPy是Python科学计算的基石，其核心是ndarray对象，一种高效的多维数组。我们将详细介绍ndarray的创建、索引、切片、重塑以及各种轴向操作。理解NumPy的向量化操作对于提升计算性能至关重要，我们将深入讲解如何利用NumPy避免显式的Python循环，实现更快的矩阵运算、统计计算和线性代数操作。广播机制（Broadcasting）作为NumPy的一个强大特性，也将被详尽阐述，它允许不同形状的数组之间进行运算，极大地简化了代码编写。 Pandas：数据处理与分析的瑞士军刀： Pandas是Python数据分析的“王牌”库，其提供了Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格）两种核心数据结构，极大地简化了结构化数据的操作。本篇将深入讲解DataFrame的创建、索引、选择、过滤等基本操作，以及如何处理缺失值（NaN）——这是数据预处理中最常见也最棘手的问题之一。我们将学习多种填充、删除或插补缺失值的方法。数据对齐（Data Alignment）的概念，以及如何进行数据合并（merge）、连接（join）和追加（concat）操作，使我们能够将来自不同来源的数据有效地整合在一起。数据分组（groupby）和聚合（aggregation）是Pandas的另一项强大功能，我们将通过大量实例讲解如何进行分组统计、条件聚合以及复杂的转换操作。时间序列数据是许多分析场景的核心，Pandas对时间序列的支持也非常出色，我们将学习如何处理日期和时间数据、重采样（resampling）以及滑动窗口（rolling window）操作。 第二篇：数据探索与清洗——洞察数据本质 原始数据往往是混乱、不完整或不一致的，有效的探索和清洗是释放数据潜力的第一步。 数据获取与加载： 掌握从各种来源读取数据的能力是数据分析的起点。我们将介绍如何使用Pandas读取多种格式的文件，包括CSV、Excel、JSON、SQL数据库等。对于结构化数据，我们将学习如何配置读取参数，如指定分隔符、编码方式、表头、行号等。对于更复杂的场景，例如Web Scraping，我们将简要介绍Python的相关库（如Beautiful Soup, Scrapy），为获取网络数据提供初步指导。 数据清洗与预处理： 这一阶段是数据分析中最为关键和耗时的一环。我们将深入探讨数据清洗的常见问题和解决方案： 处理缺失值： 除了Pandas内置的插补和删除方法，我们将讨论不同场景下选择何种策略的考量，例如均值/中位数/众数填充、基于模型预测的插补、向前/向后填充等。 处理异常值（Outliers）： 异常值可能对分析结果产生巨大影响。我们将学习识别异常值的方法，例如箱线图、Z-score、IQR（四分位距）等，并讨论如何选择合适的处理方式，如删除、截断（winsorizing）或变换。 数据格式统一： 文本数据中的大小写不一致、空格冗余、编码错误等问题，需要进行标准化处理。我们将学习字符串操作技巧，以及如何使用正则表达式进行模式匹配和替换。日期、数值等数据的类型转换也是必不可少的。 重复数据处理： 识别和删除重复记录是保证数据准确性的重要步骤。 数据转换与特征工程： 基于现有数据创建新的、更有意义的特征，是提升模型性能的关键。我们将学习如何进行特征缩放（如Min-Max Scaling, Standardization）、编码分类变量（如One-Hot Encoding, Label Encoding）、创建多项式特征、以及结合现有特征进行组合。 探索性数据分析（EDA）： EDA的目的是深入理解数据的分布、关系和模式，为后续的建模奠定基础。 描述性统计： 除了Pandas的`.describe()`方法，我们将学习如何计算均值、方差、标准差、中位数、分位数、偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等统计量，以量化数据的分布特征。 数据可视化： 可视化是EDA的灵魂。我们将详细介绍使用Matplotlib和Seaborn这两个强大的可视化库绘制各种图表： 单变量分析： 直方图（Histograms）、密度图（Density Plots）、箱线图（Box Plots）用于展示单个变量的分布。 双变量分析： 散点图（Scatter Plots）用于展示两个数值变量之间的关系，线图（Line Plots）用于展示趋势，条形图（Bar Plots）用于比较分类变量。 多变量分析： 热力图（Heatmaps）用于展示相关矩阵，配对图（Pair Plots）用于快速查看多变量之间的两两关系。 分类数据可视化： 饼图（Pie Charts）、堆叠条形图（Stacked Bar Charts）用于展示比例和构成。 相关性分析： 计算变量之间的相关系数（如Pearson, Spearman），并用热力图直观展示，以识别变量间的线性或单调关系。 分布分析： 识别数据的偏态、多模态等特征，理解数据是如何分布的。 第三篇：进阶分析与建模——从洞察到预测 在充分理解数据后，我们便可以利用更高级的技术进行深入分析和预测。 分组与聚合的深度应用： 除了基础的groupby操作，我们将深入研究透视表（Pivot Tables）和交叉表（Crosstabs）的使用，它们能够以更直观的方式汇总和分析数据。我们将学习如何使用`.agg()`方法进行多重聚合，以及自定义聚合函数，以满足复杂的分析需求。 时间序列分析基础： 掌握时间序列数据分析是许多业务场景的关键。我们将学习如何进行时间序列的平稳性检验、趋势和季节性分解、自相关（ACF）和偏自相关（PACF）分析。在此基础上，我们将介绍ARIMA、SARIMA等经典时间序列模型，并学习如何进行模型拟合、诊断和预测。 数据降维技术： 当数据集维度过高时，可能导致“维度灾难”和模型性能下降。我们将介绍主成分分析（PCA）等线性降维技术，学习如何寻找数据的低维表示，同时保留尽可能多的信息。 机器学习基础与应用： 监督学习入门： 我们将从回归（Regression）和分类（Classification）两大类问题入手。 回归问题： 学习线性回归、多项式回归、岭回归（Ridge）、Lasso回归等模型，理解模型评估指标，如MSE、RMSE、MAE、R-squared。 分类问题： 学习逻辑回归（Logistic Regression）、K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）的基本原理和应用，以及分类模型的评估指标，如准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score、ROC曲线和AUC值。 模型评估与选择： 深入讲解交叉验证（Cross-validation）的各种策略（如K-fold CV），以及如何避免过拟合（Overfitting）和欠拟合（Underfitting）。参数调优（Hyperparameter Tuning）的策略，如网格搜索（Grid Search）和随机搜索（Random Search），也将被详细介绍。 决策树与集成学习简介： 简要介绍决策树的工作原理，以及如何通过集成方法（如随机森林Random Forest、梯度提升Gradient Boosting）来提升模型的鲁棒性和准确性。 第四篇：实战与部署——将分析付诸实践 理论与实践相结合，才能真正掌握数据分析的精髓。 真实世界数据分析案例： 通过模拟真实世界的分析项目，我们将整合前面所学的所有技术。例如，对电商用户行为数据进行分析，预测用户流失；对金融市场数据进行分析，构建投资组合；或者对社交媒体数据进行情感分析，理解公众情绪。每个案例都将遵循“数据理解—数据清洗—探索性分析—特征工程—模型构建—结果解释”的完整流程。 数据可视化进阶： 除了基础的图表，我们将探索交互式可视化工具，如Plotly，以及地理空间数据可视化（如果适用）。学习如何设计更具信息量和吸引力的可视化报告。 数据管道与自动化（概念性介绍）： 简要介绍构建简单的数据管道（Data Pipeline）的概念，以及如何利用Python脚本实现一部分分析流程的自动化，为日后更复杂的工程化应用打下基础。 本书旨在为您提供一套系统、全面且实用的Python数据分析知识体系。我们鼓励读者在阅读过程中，积极动手实践，将所学知识应用于解决实际问题。通过不断地学习、探索和实践，您将能够自信地驾驭数据，发现隐藏的价值，并在数据驱动的决策中占据优势。

评分☆☆☆☆☆

这本书最大的亮点在于它的实用性。我是一名数据分析领域的初学者，之前接触过一些零散的Python教程，但总觉得不成体系，难以形成完整的知识框架。这本《Python数据分析》恰恰弥补了我的这一不足。它从一个完整的流程出发，系统地介绍了数据分析的各个环节，包括数据获取、数据清洗、数据探索、数据可视化等等。每一个环节都配有详细的代码示例和深入的解释，让我能够清晰地理解每一步操作的目的和意义。我特别喜欢书中关于缺失值处理和异常值检测的章节，这些在实际数据分析中是经常会遇到的问题，而书中提供的解决方案都非常高效且易于理解。通过阅读这本书，我不仅学会了如何使用Pandas进行数据处理，还掌握了使用Matplotlib和Seaborn进行数据可视化的技巧，这极大地提升了我从数据中提取信息的能力。总而言之，这是一本非常适合数据分析初学者的入门书籍，它能够帮助你快速建立起扎实的数据分析基础。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着几年工作经验的数据分析师，一直希望能够深入掌握Python在数据分析领域的应用。虽然我熟悉SQL和Excel等工具，但Python的灵活性和强大的库生态系统是我一直渴望学习和精通的。当我拿到这本《Python数据分析》时，立刻就被其内容的深度和广度所吸引。它不仅仅停留在基础概念的讲解，而是深入到了许多进阶的应用和技巧。我尤其欣赏书中对NumPy和Pandas底层原理的阐述，这让我对这些库有了更深刻的理解，也能够更有效地进行性能优化。书中关于数据挖掘和机器学习的章节虽然篇幅不长，但其对关键概念的提炼和对实际应用的引导，给我带来了很多启发。我发现这本书的案例都非常贴近实际工作场景，我能够从中找到许多解决实际问题的思路和方法。总的来说，这本书对于有一定基础的数据分析师来说，也是一本极具价值的参考书，它能够帮助你巩固现有知识，并拓展新的应用领域，进一步提升你的专业技能。

评分☆☆☆☆☆

这本书我拿到手里就爱不释手，封面设计简洁大气，充满科技感，一看就知道是本有分量的著作。我一直对数据分析这个领域很感兴趣，但苦于没有系统性的学习途径，零零散散地看过一些教程，总感觉不够深入。直到我发现了这本书，才觉得我的学习之路终于有了坚实的依靠。书中深入浅出地讲解了Python在数据分析中的应用，从基础的NumPy、Pandas到更高级的Matplotlib、Seaborn，内容覆盖面非常广。而且，它不是那种枯燥的理论堆砌，而是通过大量的代码示例和实际案例，让读者在实践中学习。我特别喜欢它循序渐进的讲解方式，即使是初学者也能很快上手，并且逐渐掌握更复杂的技巧。这本书的翻译质量也很高，语言流畅自然，没有生硬的直译感，读起来就像在读一本中文原著一样。总的来说，这是一本非常值得推荐的数据分析入门和进阶读物，我相信它能够帮助无数像我一样对数据分析充满热情但又缺乏系统指导的读者，打开数据分析的大门。

评分☆☆☆☆☆

这本《Python数据分析》在我看来，简直是为我量身打造的学习工具。我之前尝试过用其他语言进行数据分析，但总觉得不够灵活，效率不高。Python的易学易用和强大的库支持，让我一直心痒痒。拿到这本书后，我立刻被它严谨的结构和丰富的实操性吸引了。它从最基础的Python语法开始，逐步引导读者进入数据分析的核心。我尤其赞赏书中对Pandas库的详细讲解，DataFrame和Series的操作演示非常直观，各种数据清洗、转换、合并的技巧都讲解得明明白白，解决了我以往处理数据时遇到的很多棘手问题。此外，书中关于数据可视化的部分也相当精彩，Matplotlib和Seaborn的组合能够创造出令人惊叹的可视化图表，让原本枯燥的数据瞬间生动起来。每学习一个章节，我都能感受到自己的数据分析能力在飞速提升，这种成就感是无与伦比的。这本书不仅仅是一本书，更像是一位经验丰富的数据分析师在我身边手把手教学，耐心解答我每一个疑问。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，这本书的印刷质量和纸张触感都相当不错，即使是影印版，细节也处理得很好，阅读体验非常舒适。我是一名在校学生，专业涉及一些数据统计和挖掘，但理论学习总是有些抽象，缺乏实际操作的经验。这本书的出现，简直是为我打开了新世界的大门。它不仅仅是告诉我们“是什么”，更重要的是“怎么做”。书中提供的代码示例都非常贴合实际应用场景，我可以直接复制粘贴，然后根据自己的理解进行修改和拓展，这种“拿来即用”的学习方式大大提高了我的学习效率。我印象最深刻的是书中关于时间序列分析的部分，讲解得非常透彻，并且提供了实际数据进行演示，让我能够更直观地理解各种时间序列模型的原理和应用。这本书让我摆脱了过去那种“理论懂一点，实践不会”的尴尬境地，现在我能够自信地运用Python来处理和分析真实世界的数据了，这对我未来的学习和职业发展都将有巨大的帮助。

评分☆☆☆☆☆

办公室今年的学习材料，都还没看。。。传说很棒的一本

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最近喜欢屯动物书

评分☆☆☆☆☆

办公室今年的学习材料，都还没看。。。传说很棒的一本

评分☆☆☆☆☆

我刚拿到，物流非常快。

评分☆☆☆☆☆

不错不错不错不错不错不错不错

评分☆☆☆☆☆

办公室今年的学习材料，都还没看。。。传说很棒的一本

评分☆☆☆☆☆

挺好的。。。。。。。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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