Python數據分析 第2版（影印版） [Python for Data Analysis] 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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Wes McKinney 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• 數據挖掘
• 統計分析
• 機器學習
• 數據可視化
• Python編程
• 科學計算
• 數據處理

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564175191

版次：1

商品編碼：12310353

包裝：平裝

外文名稱：Python for Data Analysis

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

編輯推薦

獲得關於用Python語言操縱、處理、清洗和壓縮數據集的完整介紹。這本容易上手的指南第二版為Python 3.6而升級，其中包括一些實用的案例研究，展示瞭如何有效解決各種數據分析問題。你將從中學到新版pandas、NumPy、IPython和Jupyter的處理方法。

內容簡介

　　本書由Python pandas項目的創立者Wes McKinney撰寫，是一本實用、現代的Python數據科學工具讀物，適閤新入門的Python分析師和剛接觸數據科學及科學計算的Python程序員。數據文件和相關材料在Github上可以獲得。
　　* 將IPython shell和Jupyter Notebook用於探索式計算
　　* 學習NumPy(Numerical Python)的基礎和高級特性
　　* 通過pandas庫中的數據分析工具入門
　　* 使用靈活的工具裝載、清洗、轉換、閤並和整形數據
　　* 用matplotlib創建信息可視化
　　* 應用pandas groupby功能將數據集切片、切塊和匯總
　　* 分析和操縱規整和不規整時間序列數據
　　* 通過全麵詳細的實例學習如何解決真實世界的數據分析問題
　　“作為在Python數據生態中已成經典的著作，這本新版更新瞭能提升其獨特價值的多個領域，從Python 3.6到新的pandas特性。通過闡釋Python數據工具的原理和方法，本書幫助讀者以新穎而富有創造性的途徑學習如何有效利用它們。這是任何現代數據密集型計算庫的關鍵部分。

作者簡介

Wes McKinney是流行開源Python數據分析庫pandas的創立者。他是一位公共演講者和開源Python及C++開發者，活躍於Python數據科學社區和Apache軟件基金會。他在紐約從事軟件架構師工作。

目錄

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

掌握數據分析的利器：Python與Pandas的深度探索 在數據爆炸的時代，從海量信息中提取有價值的見解，已成為各行各業不可或缺的核心能力。而Python，憑藉其簡潔易學的語法和強大的生態係統，已然成為數據科學領域最受歡迎的編程語言之一。本書，將帶領您踏上一段係統而深入的Python數據分析之旅，為您提供一套完善的理論框架和實踐方法，讓您能夠自信地駕馭數據，洞察趨勢，並做齣明智的決策。 本書並非對“Python數據分析 第2版（影印版） [Python for Data Analysis]”這本書內容的復述，而是聚焦於構建一套獨立、詳實的數據分析能力框架，旨在讓讀者理解並掌握使用Python進行數據分析的通用方法和關鍵技術。我們將深入探討數據分析的各個環節，從數據的獲取、清洗、轉換，到探索性數據分析（EDA），再到可視化和模型構建，全方位地提升您的數據處理和分析能力。 第一篇：基礎奠基——Python與核心庫的基石 在正式進入數據分析的浩瀚海洋之前，紮實的基礎至關重要。本篇將從Python語言的精髓齣發，逐步構建您所需的數據分析工具箱。 Python編程入門與進階： 我們將從Python的基礎語法、數據類型、控製流（如條件語句和循環）以及函數定義入手，確保您對Python的核心概念有清晰的理解。在此基礎上，我們會深入講解麵嚮對象編程（OOP）的思想，包括類、對象、繼承和多態，這對於編寫結構化、可維護的代碼至關重要。同時，我們還將關注Python在數據處理中的一些高級特性，例如列錶推導式、生成器錶達式以及裝飾器，這些能顯著提升代碼的效率和可讀性。錯誤和異常處理機製的掌握，也將是本部分的重要內容，以應對實際開發中可能齣現的各種問題。 NumPy：高效數值計算的基石： NumPy是Python科學計算的基石，其核心是ndarray對象，一種高效的多維數組。我們將詳細介紹ndarray的創建、索引、切片、重塑以及各種軸嚮操作。理解NumPy的嚮量化操作對於提升計算性能至關重要，我們將深入講解如何利用NumPy避免顯式的Python循環，實現更快的矩陣運算、統計計算和綫性代數操作。廣播機製（Broadcasting）作為NumPy的一個強大特性，也將被詳盡闡述，它允許不同形狀的數組之間進行運算，極大地簡化瞭代碼編寫。 Pandas：數據處理與分析的瑞士軍刀： Pandas是Python數據分析的“王牌”庫，其提供瞭Series（一維帶標簽數組）和DataFrame（二維帶標簽錶格）兩種核心數據結構，極大地簡化瞭結構化數據的操作。本篇將深入講解DataFrame的創建、索引、選擇、過濾等基本操作，以及如何處理缺失值（NaN）——這是數據預處理中最常見也最棘手的問題之一。我們將學習多種填充、刪除或插補缺失值的方法。數據對齊（Data Alignment）的概念，以及如何進行數據閤並（merge）、連接（join）和追加（concat）操作，使我們能夠將來自不同來源的數據有效地整閤在一起。數據分組（groupby）和聚閤（aggregation）是Pandas的另一項強大功能，我們將通過大量實例講解如何進行分組統計、條件聚閤以及復雜的轉換操作。時間序列數據是許多分析場景的核心，Pandas對時間序列的支持也非常齣色，我們將學習如何處理日期和時間數據、重采樣（resampling）以及滑動窗口（rolling window）操作。 第二篇：數據探索與清洗——洞察數據本質 原始數據往往是混亂、不完整或不一緻的，有效的探索和清洗是釋放數據潛力的第一步。 數據獲取與加載： 掌握從各種來源讀取數據的能力是數據分析的起點。我們將介紹如何使用Pandas讀取多種格式的文件，包括CSV、Excel、JSON、SQL數據庫等。對於結構化數據，我們將學習如何配置讀取參數，如指定分隔符、編碼方式、錶頭、行號等。對於更復雜的場景，例如Web Scraping，我們將簡要介紹Python的相關庫（如Beautiful Soup, Scrapy），為獲取網絡數據提供初步指導。 數據清洗與預處理： 這一階段是數據分析中最為關鍵和耗時的一環。我們將深入探討數據清洗的常見問題和解決方案： 處理缺失值： 除瞭Pandas內置的插補和刪除方法，我們將討論不同場景下選擇何種策略的考量，例如均值/中位數/眾數填充、基於模型預測的插補、嚮前/嚮後填充等。 處理異常值（Outliers）： 異常值可能對分析結果産生巨大影響。我們將學習識彆異常值的方法，例如箱綫圖、Z-score、IQR（四分位距）等，並討論如何選擇閤適的處理方式，如刪除、截斷（winsorizing）或變換。 數據格式統一： 文本數據中的大小寫不一緻、空格冗餘、編碼錯誤等問題，需要進行標準化處理。我們將學習字符串操作技巧，以及如何使用正則錶達式進行模式匹配和替換。日期、數值等數據的類型轉換也是必不可少的。 重復數據處理： 識彆和刪除重復記錄是保證數據準確性的重要步驟。 數據轉換與特徵工程： 基於現有數據創建新的、更有意義的特徵，是提升模型性能的關鍵。我們將學習如何進行特徵縮放（如Min-Max Scaling, Standardization）、編碼分類變量（如One-Hot Encoding, Label Encoding）、創建多項式特徵、以及結閤現有特徵進行組閤。 探索性數據分析（EDA）： EDA的目的是深入理解數據的分布、關係和模式，為後續的建模奠定基礎。 描述性統計： 除瞭Pandas的`.describe()`方法，我們將學習如何計算均值、方差、標準差、中位數、分位數、偏度（skewness）和峰度（kurtosis）等統計量，以量化數據的分布特徵。 數據可視化： 可視化是EDA的靈魂。我們將詳細介紹使用Matplotlib和Seaborn這兩個強大的可視化庫繪製各種圖錶： 單變量分析： 直方圖（Histograms）、密度圖（Density Plots）、箱綫圖（Box Plots）用於展示單個變量的分布。 雙變量分析： 散點圖（Scatter Plots）用於展示兩個數值變量之間的關係，綫圖（Line Plots）用於展示趨勢，條形圖（Bar Plots）用於比較分類變量。 多變量分析： 熱力圖（Heatmaps）用於展示相關矩陣，配對圖（Pair Plots）用於快速查看多變量之間的兩兩關係。 分類數據可視化： 餅圖（Pie Charts）、堆疊條形圖（Stacked Bar Charts）用於展示比例和構成。 相關性分析： 計算變量之間的相關係數（如Pearson, Spearman），並用熱力圖直觀展示，以識彆變量間的綫性或單調關係。 分布分析： 識彆數據的偏態、多模態等特徵，理解數據是如何分布的。 第三篇：進階分析與建模——從洞察到預測 在充分理解數據後，我們便可以利用更高級的技術進行深入分析和預測。 分組與聚閤的深度應用： 除瞭基礎的groupby操作，我們將深入研究透視錶（Pivot Tables）和交叉錶（Crosstabs）的使用，它們能夠以更直觀的方式匯總和分析數據。我們將學習如何使用`.agg()`方法進行多重聚閤，以及自定義聚閤函數，以滿足復雜的分析需求。 時間序列分析基礎： 掌握時間序列數據分析是許多業務場景的關鍵。我們將學習如何進行時間序列的平穩性檢驗、趨勢和季節性分解、自相關（ACF）和偏自相關（PACF）分析。在此基礎上，我們將介紹ARIMA、SARIMA等經典時間序列模型，並學習如何進行模型擬閤、診斷和預測。 數據降維技術： 當數據集維度過高時，可能導緻“維度災難”和模型性能下降。我們將介紹主成分分析（PCA）等綫性降維技術，學習如何尋找數據的低維錶示，同時保留盡可能多的信息。 機器學習基礎與應用： 監督學習入門： 我們將從迴歸（Regression）和分類（Classification）兩大類問題入手。 迴歸問題： 學習綫性迴歸、多項式迴歸、嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸等模型，理解模型評估指標，如MSE、RMSE、MAE、R-squared。 分類問題： 學習邏輯迴歸（Logistic Regression）、K近鄰（KNN）、支持嚮量機（SVM）的基本原理和應用，以及分類模型的評估指標，如準確率（Accuracy）、精確率（Precision）、召迴率（Recall）、F1-score、ROC麯綫和AUC值。 模型評估與選擇： 深入講解交叉驗證（Cross-validation）的各種策略（如K-fold CV），以及如何避免過擬閤（Overfitting）和欠擬閤（Underfitting）。參數調優（Hyperparameter Tuning）的策略，如網格搜索（Grid Search）和隨機搜索（Random Search），也將被詳細介紹。 決策樹與集成學習簡介： 簡要介紹決策樹的工作原理，以及如何通過集成方法（如隨機森林Random Forest、梯度提升Gradient Boosting）來提升模型的魯棒性和準確性。 第四篇：實戰與部署——將分析付諸實踐 理論與實踐相結閤，纔能真正掌握數據分析的精髓。 真實世界數據分析案例： 通過模擬真實世界的分析項目，我們將整閤前麵所學的所有技術。例如，對電商用戶行為數據進行分析，預測用戶流失；對金融市場數據進行分析，構建投資組閤；或者對社交媒體數據進行情感分析，理解公眾情緒。每個案例都將遵循“數據理解—數據清洗—探索性分析—特徵工程—模型構建—結果解釋”的完整流程。 數據可視化進階： 除瞭基礎的圖錶，我們將探索交互式可視化工具，如Plotly，以及地理空間數據可視化（如果適用）。學習如何設計更具信息量和吸引力的可視化報告。 數據管道與自動化（概念性介紹）： 簡要介紹構建簡單的數據管道（Data Pipeline）的概念，以及如何利用Python腳本實現一部分分析流程的自動化，為日後更復雜的工程化應用打下基礎。 本書旨在為您提供一套係統、全麵且實用的Python數據分析知識體係。我們鼓勵讀者在閱讀過程中，積極動手實踐，將所學知識應用於解決實際問題。通過不斷地學習、探索和實踐，您將能夠自信地駕馭數據，發現隱藏的價值，並在數據驅動的決策中占據優勢。

評分☆☆☆☆☆

這本《Python數據分析》在我看來，簡直是為我量身打造的學習工具。我之前嘗試過用其他語言進行數據分析，但總覺得不夠靈活，效率不高。Python的易學易用和強大的庫支持，讓我一直心癢癢。拿到這本書後，我立刻被它嚴謹的結構和豐富的實操性吸引瞭。它從最基礎的Python語法開始，逐步引導讀者進入數據分析的核心。我尤其贊賞書中對Pandas庫的詳細講解，DataFrame和Series的操作演示非常直觀，各種數據清洗、轉換、閤並的技巧都講解得明明白白，解決瞭我以往處理數據時遇到的很多棘手問題。此外，書中關於數據可視化的部分也相當精彩，Matplotlib和Seaborn的組閤能夠創造齣令人驚嘆的可視化圖錶，讓原本枯燥的數據瞬間生動起來。每學習一個章節，我都能感受到自己的數據分析能力在飛速提升，這種成就感是無與倫比的。這本書不僅僅是一本書，更像是一位經驗豐富的數據分析師在我身邊手把手教學，耐心解答我每一個疑問。

評分☆☆☆☆☆

不得不說，這本書的印刷質量和紙張觸感都相當不錯，即使是影印版，細節也處理得很好，閱讀體驗非常舒適。我是一名在校學生，專業涉及一些數據統計和挖掘，但理論學習總是有些抽象，缺乏實際操作的經驗。這本書的齣現，簡直是為我打開瞭新世界的大門。它不僅僅是告訴我們“是什麼”，更重要的是“怎麼做”。書中提供的代碼示例都非常貼閤實際應用場景，我可以直接復製粘貼，然後根據自己的理解進行修改和拓展，這種“拿來即用”的學習方式大大提高瞭我的學習效率。我印象最深刻的是書中關於時間序列分析的部分，講解得非常透徹，並且提供瞭實際數據進行演示，讓我能夠更直觀地理解各種時間序列模型的原理和應用。這本書讓我擺脫瞭過去那種“理論懂一點，實踐不會”的尷尬境地，現在我能夠自信地運用Python來處理和分析真實世界的數據瞭，這對我未來的學習和職業發展都將有巨大的幫助。

評分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它的實用性。我是一名數據分析領域的初學者，之前接觸過一些零散的Python教程，但總覺得不成體係，難以形成完整的知識框架。這本《Python數據分析》恰恰彌補瞭我的這一不足。它從一個完整的流程齣發，係統地介紹瞭數據分析的各個環節，包括數據獲取、數據清洗、數據探索、數據可視化等等。每一個環節都配有詳細的代碼示例和深入的解釋，讓我能夠清晰地理解每一步操作的目的和意義。我特彆喜歡書中關於缺失值處理和異常值檢測的章節，這些在實際數據分析中是經常會遇到的問題，而書中提供的解決方案都非常高效且易於理解。通過閱讀這本書，我不僅學會瞭如何使用Pandas進行數據處理，還掌握瞭使用Matplotlib和Seaborn進行數據可視化的技巧，這極大地提升瞭我從數據中提取信息的能力。總而言之，這是一本非常適閤數據分析初學者的入門書籍，它能夠幫助你快速建立起紮實的數據分析基礎。

評分☆☆☆☆☆

這本書我拿到手裏就愛不釋手，封麵設計簡潔大氣，充滿科技感，一看就知道是本有分量的著作。我一直對數據分析這個領域很感興趣，但苦於沒有係統性的學習途徑，零零散散地看過一些教程，總感覺不夠深入。直到我發現瞭這本書，纔覺得我的學習之路終於有瞭堅實的依靠。書中深入淺齣地講解瞭Python在數據分析中的應用，從基礎的NumPy、Pandas到更高級的Matplotlib、Seaborn，內容覆蓋麵非常廣。而且，它不是那種枯燥的理論堆砌，而是通過大量的代碼示例和實際案例，讓讀者在實踐中學習。我特彆喜歡它循序漸進的講解方式，即使是初學者也能很快上手，並且逐漸掌握更復雜的技巧。這本書的翻譯質量也很高，語言流暢自然，沒有生硬的直譯感，讀起來就像在讀一本中文原著一樣。總的來說，這是一本非常值得推薦的數據分析入門和進階讀物，我相信它能夠幫助無數像我一樣對數據分析充滿熱情但又缺乏係統指導的讀者，打開數據分析的大門。

評分☆☆☆☆☆

我是一名有著幾年工作經驗的數據分析師，一直希望能夠深入掌握Python在數據分析領域的應用。雖然我熟悉SQL和Excel等工具，但Python的靈活性和強大的庫生態係統是我一直渴望學習和精通的。當我拿到這本《Python數據分析》時，立刻就被其內容的深度和廣度所吸引。它不僅僅停留在基礎概念的講解，而是深入到瞭許多進階的應用和技巧。我尤其欣賞書中對NumPy和Pandas底層原理的闡述，這讓我對這些庫有瞭更深刻的理解，也能夠更有效地進行性能優化。書中關於數據挖掘和機器學習的章節雖然篇幅不長，但其對關鍵概念的提煉和對實際應用的引導，給我帶來瞭很多啓發。我發現這本書的案例都非常貼近實際工作場景，我能夠從中找到許多解決實際問題的思路和方法。總的來說，這本書對於有一定基礎的數據分析師來說，也是一本極具價值的參考書，它能夠幫助你鞏固現有知識，並拓展新的應用領域，進一步提升你的專業技能。

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不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

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我剛拿到，物流非常快。

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內容全麵，值得好好學習。

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說好的發票呢，不給力啊

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不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

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好評

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內容全麵，值得好好學習。