Python数据分析从入门到精通 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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张啸宇，李静 著

图书标签:

• Python
• 数据分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 数据挖掘
• 机器学习
• 统计分析
• 可视化
• 入门
• 实战

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121336133

版次：1

商品编码：12322298

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页数：332

字数：415000

正文语种：中文

产品特色

编辑推荐

适读人群 ：数据分析人员，统计人员，大数据处理相关工作人员

一本书搞定Python数据分析四剑客：IPython、Numpy、Matplotlib、pandas

基于Python 3.6，兼容Python 3.x等众多版本

以多小代码案例、多动手的方式，使读者在实践中成长

内容简介

对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。《Python数据分析从入门到精通》就是这样一本循序渐进的书。

《Python数据分析从入门到精通》共3篇14章。第1篇是Python数据分析语法入门，将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚，为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门，介绍了Python数据分析“四剑客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战，包括两个案例，分别是数据挖掘和玩转大数据，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。

《Python数据分析从入门到精通》内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者必备的参考书，同时也非常适合大、中专院校师生学习阅读，还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。

作者简介

张啸宇：热衷于一切计算机技术，目前在搜狐公司从事数据分析、数据挖掘、深度学习、后端开发等方面的工作。计划做一个Python技术学习交流的网站，到时欢迎各位来“闲逛”。

李静：天津大学软件工程硕士毕业，对利用Python进行数据处理、整理、分析等有比较深入的研究，并在辅助教学实践中积累了较为丰富的经验，广受好评。本书也是结合实践积累，以多小代码案例、多动手的方式，使读者在实践中成长。

目录

第1篇 Python数据分析语法入门
第1章 初识Python 1
1．1 Python是什么 2
1．2 Python有什么优点 3
1．2．1 Python是自由开源的软件 3
1．2．2 Python是跨平台的 3
1．2．3 Python功能强大 4
1．2．4 Python是可扩展的 4
1．2．5 Python易学易用 5
1．3 其他程序设计语言中的Python 5
1．3．1 Jython 5
1．3．2 Python for ．NET 6
1．3．3 IronPython 6
1．4 快速搭建Python开发环境 7
1．4．1 Python的下载和安装 7
1．4．2 用Visual Studio编译Python源代码 9
1．4．3 Python开发工具：Vim 10
1．4．4 Python开发工具：Emacs 15
1．4．5 Python开发工具：PythonWin 18
1．4．6 其他的Python开发工具 20
1．5 第一个Python程序 22
1．5．1 从“Hello， Python!”开始 22
1．5．2 Python的交互式命令行 24
1．6 本章小结 25

第2章 Python起步必备 27
2．1 Python代码的组织形式和注释方式 27
2．1．1 用缩进来分层 28
2．1．2 代码的两种注释方式 29
2．1．3 Python语句的断行 30
2．2 Python的基本输入/输出函数 31
2．2．1 接收输入的input()函数 31
2．2．2 输出内容的print()函数 32
2．3 Python对中文的支持 33
2．3．1 Python 3之前的版本如何使用中文 33
2．3．2 更全面的中文支持 36
2．4 简单实用的Python计算器 37
2．4．1 直接进行算术运算 37
2．4．2 math模块提供丰富的数学函数 38
2．4．3 Python对大整数的支持 39
2．5 本章小结 40

第3章 Python的数据类型与流程控制语句 41
3．1 Python数据类型：数字 42
3．1．1 整型和浮点型 42
3．1．2 运算符 43
3．2 Python数据类型：字符串 45
3．2．1 Python中的字符串 45
3．2．2 字符串中的转义字符 46
3．2．3 操作字符串 46
3．2．4 字符串的索引和分片 49
3．2．5 格式化字符串 50
3．2．6 字符串、数字类型的转换 50
3．2．7 原始字符串 51
3．3 Python数据类型：列表和元组 52
3．3．1 创建和操作列表 52
3．3．2 创建和操作元组 53
3．4 Python数据类型：字典 54
3．5 Python数据类型：文件 55
3．6 Python数据类型：布尔值 56
3．7 Python的流程控制语句 56
3．7．1 分支结构：if语句 57
3．7．2 循环结构：for语句 59
3．7．3 循环结构：while语句 62
3．8 本章小结 63

第4章 可复用的函数与模块 64
4．1 Python自定义函数 65
4．1．1 函数的定义 65
4．1．2 函数调用 66
4．2 参数让函数更有价值 67
4．2．1 有默认值的参数 67
4．2．2 参数的传递方式 69
4．2．3 如何传递任意数量的参数 70
4．2．4 用参数返回计算结果 70
4．3 变量的作用域 71
4．4 最简单的函数：使用lambda表达式定义函数 72
4．5 可重用结构：Python模块 73
4．5．1 Python模块的基本用法 73
4．5．2 Python在哪里查找模块 75
4．5．3 是否需要编译模块 77
4．5．4 模块也可独立运行 78
4．5．5 如何查看模块提供的函数名 79
4．6 用包来管理多个模块 80
4．6．1 包的组成 80
4．6．2 包的内部引用 81
4．7 本章小结 81

第5章 数据结构与算法 82
5．1 表、栈和队列 82
5．1．1 表 83
5．1．2 栈 84
5．1．3 队列 86
5．2 树和图 88
5．2．1 树 88
5．2．2 二叉树 89
5．2．3 图 93
5．3 查找与排序 95
5．3．1 查找 96
5．3．2 排序 97
5．4 本章小结 100

第6章 面向对象的Python 101
6．1 面向对象编程概述 101
6．1．1 Python中的面向对象思想 102
6．1．2 类和对象 102
6．2 在Python中定义和使用类 103
6．2．1 类的定义 104
6．2．2 类的使用 105
6．3 类的属性和方法 106
6．3．1 类的属性 107
6．3．2 类的方法 108
6．4 类的继承 111
6．4．1 使用继承 111
6．4．2 Python的多重继承 112
6．5 在类中重载方法和运算符 114
6．5．1 方法重载 114
6．5．2 运算符重载 115
6．6 在模块中定义类 117
6．7 本章小结 119

第7章 异常处理与程序调试 120
7．1 异常的处理 120
7．1．1 使用try语句捕获异常 121
7．1．2 常见异常的处理 123
7．1．3 多重异常的捕获 124
7．2 用代码引发异常 125
7．2．1 使用raise语句引发异常 126
7．2．2 assert――简化的raise语句 127
7．2．3 自定义异常类 128
7．3 使用pdb模块调试Python脚本 128
7．3．1 调试语句块 129
7．3．2 调试表达式 129
7．3．3 调试函数 130
7．3．4 设置断点 131
7．3．5 pdb调试命令 131
7．4 在PythonWin中调试脚本 134
7．5 本章小结 136

第8章 pip软件包管理 137
8．1 安装pip 137
8．2 更新pip 138
8．3 pip常用操作 138
8．3．1 安装软件包 138
8．3．2 卸载软件包 139
8．3．3 更新软件包 139
8．3．4 显示本地所有已经安装的软件包 139
8．3．5 显示软件包的细节 139
8．3．6 搜索软件包 140
8．3．7 通过wheel文件安装软件包 141
8．4 本章小结 141

第2篇 Python数据分析工具入门
第9章 IPython科学计算库 142
9．1 IPython简介 143
9．2 安装IPython及其他相关库 144
9．2．1 使用Anaconda安装 144
9．2．2 使用pip安装 145
9．3 IPython壳基础 146
9．3．1 自动补全 147
9．3．2 检查 149
9．3．3 %run命令 150
9．3．4 快捷键 150
9．3．5 异常和错误定位 151
9．3．6 魔法方法 151
9．3．7 和操作系统交互 152
9．3．8 代码分析：%prun和%run 153
9．3．9 目录标签系统 155
9．3．10 嵌入IPython 155
9．4 融合Matplotlib库和Pylab模型 156
9．5 输入和输出变量 157
9．6 交互式调试器 158
9．7 计时功能 159
9．8 重新载入模块 160
9．9 配置IPython 161
9．10 Jupyter 162
9．10．1 基于Qt的控制台 162
9．10．2 Jupyter Notebook 165
9．11 IPython和Jupyter Notebook的关系 170
9．12 本章小结 173

第10章 Numpy科学计算库 174
10．1 Numpy基础 174
10．1．1 数组对象介绍 175
10．1．2 生成数组 176
10．1．3 数组对象数据类型 180
10．1．4 打印数组 182
10．2 数组的基本操作 184
10．3 基本的分片和索引操作 186
10．4 高级索引 189
10．4．1 整数索引 189
10．4．2 布尔索引 190
10．4．3 布尔索引的简单应用 192
10．5 改变数组的形状 193
10．6 组装、分割数组 195
10．7 数组的基本函数 196
10．8 复制和指代 198
10．9 线性代数 199
10．10 使用数组来处理数据 201
10．11 Numpy的where()函数和统计函数 203
10．11．1 where()函数 203
10．11．2 统计函数 205
10．12 输入与输出 206
10．12．1 二进制文件 206
10．12．2 文本文件 207
10．13 生成随机数 208
10．14 数组的排序和查找 210
10．14．1 排序 210
10．14．2 查找 212
10．15 扩充转换 213
10．16 本章小结 215

第11章 pandas数据分析处理库 216
11．1 pandas数据结构介绍 217
11．1．1 序列 217
11．1．2 数据框 221
11．2 索引对象 226
11．3 核心的基本函数 227
11．4 索引和旋转 229
11．5 算术运算与对齐 232
11．6 处理默认值 233
11．7 多级索引 237
11．8 读/写数据 239
11．9 组合数据 243
11．10 数据分组操作 247
11．11 时间序列 249
11．11．1 时间序列介绍 250
11．11．2 使用时间序列作图 253
11．12 本章小结 259

第12章 Matplotlib数据可视化 260
12．1 Pyplot模块介绍 261
12．1．1 plot()函数 261
12．1．2 绘制子图 264
12．1．3 添加注释 266
12．1．4 其他的坐标轴类型 268
12．2 应用Pyplot模块 269
12．3 Artist模块 275
12．3．1 Artist模块概述 275
12．3．2 Artist的属性 277
12．4 使用pandas绘图 283
12．5 本章小结 287

第3篇 Python数据分析案例实战
第13章 案例1：数据挖掘 288
13．1 贝叶斯理论介绍 288
13．2 贝叶斯分类器的实现 290
13．3 协同过滤推荐系统 295
13．3．1 相似度计算 296
13．3．2 协同过滤推荐系统的实现 300
13．4 本章小结 304

第14章 案例2：玩转大数据 305
14．1 案例概述 306
14．1．1 了解大数据的处理方式 306
14．1．2 处理日志文件 307
14．1．3 案例目标 308
14．2 日志文件的分割 309
14．3 编写Map()函数处理小文件 311
14．4 编写Reduce()函数 313
14．5 本章小结 315

前言/序言

前 言

由于Python具有简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，所以它的受欢迎程度扶摇直上。再加上Python拥有非常丰富的库，这也使得它在数据分析领域有着越来越广泛的应用。如果你已经决定学习Python数据分析，但是之前没有编程经验，那么本书将会是你的正确选择。

本书的第1篇主要介绍学习数据分析必备的一些Python语法基础，包括Python的安装、数据类型、数据结构、模块、类、异常处理、使用pip安装Python需要的一些工具等；第2篇主要介绍Python在数据处理和科学计算方面的工具和方法，包括IPython交互式壳的使用、Jupyter Notebook的使用和Numpy的使用，还介绍了Python的核心数据分析处理库pandas，以及Python著名的2D绘图库Matplotlib；第3篇通过数据挖掘和玩转大数据两个案例总结和应用前面所学的知识。

这三篇的层进正好是Python数据分析入门者的阶梯，读者通过学习这三部分内容，即可迈入数据分析的门槛。

本书的特点

Python是当前非常流行的面向对象编程语言，本书将其在数据分析处理方面的特色发挥到极致。本书的主要特点如下：

.Python被大量应用在数据挖掘和机器学习领域，其中使用极其广泛的是IPython、Numpy、pandas、Matplotlib等库。本书详细地介绍了这些库的组成与使用，为科学计算相关人员提供了有用的参考资料。

.本书采取循序渐进的写作风格，对于工具的安装、使用步骤、方法技巧逐步展开，加以图解和应用场景，即使完全不懂Python和数据分析的人员，也可以流畅地读完本书。

.无论哪种语言，编程的方法、模式、数据结构、算法都是相通的。本书将科学计算、数据结构与各种工具和方法完美结合，让非Python读者也能融会贯通，让学习统计的人能找到更适合的统计方法和数据分析处理方法。

.本书最后的两个实战案例适合数据分析入门者，案例的步骤详细、分析到位，能为读者入手真实项目打下良好的基础。

本书的内容安排

本书共3篇14章，主要章节规划如下：

第1章介绍了Python的发展历程、特性，帮助读者搭建最基础的数据分析环境，下载开发语言，选择开发工具，然后在此基础上开发自己的第一个Python程序。读者在学完本章内容后应该对Python有一个基础的认识，知道为什么选择它来进行数据分析。

第2章介绍了Python的基础语法，包括它的代码组织形式、如何缩进、如何注释等，以及输入/输出该如何处理，在中文环境下如何更好地使用Python是本章的重点，最后还通过一个实例复习了Python的这些语法。读者在学完本章内容后可以轻松地编写一些简单的Python程序。

第3章介绍了Python的数据类型与流程控制语句。如果读者已有编程基础，那么阅读本章内容不会有任何压力。如果没有编程基础，那么学习一门语言的流程控制最关键的就是这些知识。读者在阅读完本章后就能轻松阅读更大的Python程序。

第4章介绍了可复用的函数与模块。这些内容较为复杂，但却是进行数据分析的关键。每个数据处理过程我们都会用到函数或模块，而我们后期用到的数据分析库也可以说是一个大函数。所以学习完本章内容，读者应该能够看明白一个完整的Python库。

第5章介绍了数据结构与算法，这是数据分析的基础，也是人工智能的基础。利用算法我们可以找到解决方案，也可以找到最优路径，还可以更高效地完成数据分析任务。读者如果没有看懂本章内容，一定要反复阅读，直到学会为止。

第6章介绍了面向对象的Python。面向对象已经成为每门语言都具备的特性，类、对象、继承这些概念都是面向对象的基础。如果读者没有编程经验，则阅读本章可能会有一定的难度，但是了解了对象的概念，就能学会如何编写更高效的代码、如何让代码和代码之间联动起来。

第7章介绍了异常处理与程序调试。机器毕竟不是人，如果出现错误，则可能会导致死机，或者数据出错。为了防止这些错误的发生，或者防止程序的使用方能得到反馈，我们必须学会Python的异常处理功能。并且当程序发生错误时，我们还要通过程序调试找到错误所在。

第8章介绍了pip软件包管理。既然在做数据分析时我们要用到很多数据分析库，那么如何下载、安装或管理这些库就成了数据分析的第一步。pip就是这样一个工具，它能下载、安装、更新、显示、搜索我们需要的数据分析库。

第9章介绍了IPython科学计算库，它是使用Python进行数据分析、处理、呈现的重要选择之一。本章主要介绍了Python科学计算库的安装方法、IPython壳的一些特性和基本功能、Jupyter Notebook的安装和使用方法。IPython壳的使用是本章的重点，也是数据分析处理的基础工具，希望读者能够消化本章内容，为真正做好数据项目打下基础。

第10章介绍了Numpy科学计算库，主要介绍了它的数组对象及数组对象的一些基本属性和生成数组的基本方法，还包括数组的索引和分片等基本操作，这部分内容是Numpy数据处理的核心。本章介绍的代数运算函数、线性代数、统计函数等内容会让读者觉得有些困惑，但这已经进入了数据分析的关键时刻，所以仍建议读者对本章的内容融会贯通。

第11章介绍了pandas数据分析处理库，主要包括它的序列、数据框的基本操作，还包括pandas里处理默认值、读取常见格式的文本数据，以及数据的组合和分组操作。最后介绍了pandas的时间序列和一个处理实际数据集的案例，读者掌握了这些内容，就可以更好地处理数据。

第12章介绍了Matplotlib的Pyplot和Artist模块，以及pandas的绘图功能。对于读者来说，Pyplot模块是需要掌握的，Artist模块是需要了解的，pandas的绘图功能在实际数据分析中要能熟练应用。

第13章是数据挖掘的案例。首先介绍了著名的贝叶斯理论，然后实现了贝叶斯分类器，最后实现了协同过滤算法，这些都是数据挖掘、分析领域的基础算法。建议读者尝试自己编写代码，熟练掌握贝叶斯分类器和协同过滤算法的使用。

第14章是玩转大数据的案例。鉴于本书主要针对数据分析入门者，所以本章也逐步实现了数据的分析过程，从了解数据到分析数据，最后到代码实现，相信读者学完本章内容后，就能真正动手分析大数据了。

本书由浅入深、从理论到实践，尤其适合初学者逐步学习和完善自己的知识结构。

适合阅读本书的读者

.希望从事数据分析相关工作的人员。

.数据分析工作人员。

.大数据从业人员。

.Python爱好者。

.人工智能从业人员。

.统计行业的人员。

.大、中专院校统计相关专业的学生。

数据探索与可视化：洞悉数据之美 在这个信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策、引领创新的核心要素。然而，海量的数据本身并不能直接带来价值，我们需要一种方法去理解它们、挖掘它们的潜力。本书将带您走进一个全新的视角，探索如何通过专业的技术手段，揭示数据背后隐藏的规律与洞察，从而做出更明智的决策。 第一章：数据世界的入口——基础概念与工具准备 在踏入数据分析的浩瀚海洋之前，我们需要建立起坚实的地基。本章将首先为您清晰地梳理数据分析的核心概念，包括什么是数据、数据的类型（结构化、半结构化、非结构化）、数据分析的生命周期（数据收集、数据清洗、数据探索、模型构建、结果解释与可视化）以及不同类型的数据分析（描述性分析、诊断性分析、预测性分析、规范性分析）。我们将深入浅出地讲解这些理论基石，确保您对数据分析有一个全面的宏观认识。 紧接着，我们将为您的数据探索之旅配置必要的“行囊”。您将了解到如何选择并搭建一个高效的数据分析环境。这包括主流的操作系统（Windows, macOS, Linux）及其对数据分析工作的支持；高性能硬件的选择建议，如CPU、内存、硬盘（SSD的重要性）以及GPU在某些特定任务中的应用；以及软件栈的搭建。我们将重点介绍Python作为数据分析首选语言的强大之处，包括其易学易用、丰富的库生态以及庞大的社区支持。您将学习到如何安装Python（推荐使用Anaconda发行版，它集成了Python解释器和众多常用的科学计算库），以及如何使用集成开发环境（IDE）或代码编辑器，如Jupyter Notebook/Lab、VS Code等，它们将极大地提升您的编码效率和交互体验。 此外，我们还会简要介绍Linux命令行基础，因为许多数据科学工具和服务器环境都基于Linux，掌握一些基本的命令行操作将为您在实际工作中处理数据和部署模型打下基础。本章的目标是让您在正式开始数据探索之前，拥有清晰的概念理解和完备的工具支持，为后续的学习和实践做好充分的准备。 第二章：数据之舞——数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着错误、缺失、不一致和冗余。直接使用这些原始数据进行分析，其结果必然是不可靠的。本章将聚焦于数据清洗与预处理这一至关重要的数据分析环节，让您掌握将“粗糙”数据雕琢成“玉石”的艺术。 我们将首先学习如何识别和处理缺失值。这包括检测缺失数据的存在（如使用`isnull()`函数），以及各种处理策略：删除缺失值（根据缺失比例和数据量权衡）、均值/中位数/众数填充（适用于数值型和类别型数据）、插值填充（如线性插值、多项式插值，适用于时间序列等有序数据），以及更高级的模型预测填充。每种方法都有其适用场景和潜在的优缺点，我们将深入分析并提供实践指导。 接着，我们将探讨如何处理异常值。异常值可能是由于数据录入错误、测量误差或数据本身的不寻常性所致。您将学习到多种检测异常值的方法，如基于统计的方法（Z-score、IQR）、可视化方法（箱线图、散点图）以及基于模型的异常检测算法。一旦检测到异常值，我们将学习如何进行处理，例如截断（将异常值限制在某个范围内）、替换（用均值、中位数等代替）或移除。 重复值和不一致的值也是数据清洗的常见挑战。本章将指导您如何有效地识别和处理重复记录，确保数据的唯一性。对于类别型数据中的不一致表示（如“北京”与“beijing”、“中国”与“CN”），我们将学习如何进行标准化和统一。 数据类型转换是另一项基本但重要的任务。您将学会如何将字符串型数据转换为数值型，日期型数据进行解析和格式化，以及如何处理混合类型的数据。此外，文本数据的清洗也是一大重点，包括去除标点符号、停用词、进行大小写转换、词干提取或词形还原等，这些步骤对于自然语言处理（NLP）相关的分析尤为关键。 最后，我们将讨论数据格式化与转换。这可能包括将日期时间字符串解析成标准的日期时间对象，将数值型数据进行缩放（如Min-Max Scaling, Standardization）以便于某些算法的使用，或者将类别型数据进行编码（如One-Hot Encoding, Label Encoding）以适应模型的要求。本章将通过大量的代码示例，帮助您熟练运用Python的强大库（如Pandas）来高效地完成这些数据清洗和预处理任务，为后续的数据探索和建模打下坚实基础。 第三章：数据洞察的初探——探索性数据分析（EDA） 清洗完毕的数据仅仅是原材料，而探索性数据分析（EDA）则是我们从这些原材料中提取出初步洞察，发现数据模式、关系和异常的“炼金术”。本章将带领您深入EDA的各个环节，掌握如何通过一系列统计学和可视化技术，对数据进行深入的探索。 首先，我们将从描述性统计入手。您将学会计算和理解各种统计指标，如均值、中位数、众数、标准差、方差、偏度、峰度等。这些指标能帮助我们快速了解数据的中心趋势、离散程度、分布形状等基本特征。我们会详细解释这些指标的意义，以及它们在不同数据类型和分布情况下的解读。 接着，我们将重点介绍数据可视化在EDA中的核心作用。您将学习如何使用Python强大的可视化库，如Matplotlib和Seaborn，来创建各种类型的图表，以直观地展示数据。我们将从基础图表开始，包括： 直方图（Histograms）: 用于展示单变量数据的分布情况，帮助我们识别数据的偏度和峰度。 箱线图（Box Plots）: 能够清晰地展示数据的五数概括（最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数、最大值），并能有效检测异常值。 散点图（Scatter Plots）: 用于展示两个数值型变量之间的关系，帮助我们发现线性、非线性关系或聚类现象。 条形图（Bar Charts）: 适用于展示类别型数据的频率或统计量，便于比较不同类别之间的差异。 折线图（Line Plots）: 特别适用于展示随时间变化的数据趋势，如时间序列分析。 我们将深入讲解如何根据数据的类型和分析目的，选择最合适的图表类型。同时，您还将学习如何美化图表，包括设置标题、轴标签、图例、调整颜色、字体大小等，使图表更具可读性和专业性。 除了单变量和双变量的分析，本章还将引导您进行多变量的探索。您将学习如何使用热力图（Heatmaps）来可视化变量之间的相关性矩阵，从而快速发现变量间的强弱关系。分组箱线图、分组散点图等技巧，则能帮助我们观察一个变量在不同类别分组下的分布和关系。 此外，我们还会介绍一些更高级的EDA技巧，如使用Pandas库的`groupby()`函数进行分组聚合分析，以及如何利用`describe()`函数快速生成描述性统计摘要。您将学会如何通过EDA发现数据中的潜在模式、识别数据中的偏差、验证初步的假设，甚至启发新的研究问题。本章的实践目标是让您成为一名数据“侦探”，能够通过对数据的细致观察和分析，快速提炼出有价值的信息。 第四章：数据之联结——数据聚合与分组分析 在探索性数据分析的旅程中，我们常常需要将分散的数据汇集起来，或者根据特定的标准将数据分组，以便进行更深入的分析和比较。本章将聚焦于数据聚合与分组分析的核心技术，让您能够有效地对数据进行汇总和细分，从而发现隐藏在数据背后的规律。 本章的基石是强大的Pandas库，特别是其`groupby()`操作。您将深入理解`groupby()`的“分割-应用-合并”（Split-Apply-Combine）的思想。我们将详细介绍如何使用`groupby()`函数根据一个或多个列对DataFrame进行分组。例如，您可以按“城市”对销售数据进行分组，或按“部门”和“时间段”对员工绩效数据进行分组。 一旦数据被分组，我们就可以对其应用各种聚合函数（Aggregation Functions）来计算汇总统计量。您将学习如何使用常见的聚合函数，如： `sum()`: 计算分组的总和。 `mean()`: 计算分组的平均值。 `median()`: 计算分组的中位数。 `count()`: 计算分组的记录数量。 `min()`: 计算分组的最小值。 `max()`: 计算分组的最大值。 `std()`: 计算分组的标准差。 `var()`: 计算分组的方差。 `size()`: 计算分组的大小（包括NaN）。 我们还将学习如何同时应用多个聚合函数，例如，在一个分组操作中同时计算总销售额、平均订单价值和订单数量。此外，自定义聚合函数（Custom Aggregation）也是一个重要的话题，您将学习如何定义自己的函数，并将其应用于分组后的数据，以满足更复杂的分析需求。 分组操作的应用远不止于此。本章还将介绍数据转换（Transformation）和过滤（Filtering）在分组分析中的重要性。 数据转换: 在分组后，我们可能需要对每个分组内的值进行转换，例如，计算每个分组内的百分比，或者对每个分组内的数值进行标准化。Pandas的`transform()`函数将是实现这一目标的关键。 数据过滤: 有时，我们只对满足特定条件的分组感兴趣。本章将介绍如何使用`filter()`函数来根据分组的汇总统计量或分组本身来过滤分组。例如，您可以筛选出销售额超过某个阈值的城市。 我们将通过一系列生动且贴近实际应用的代码示例，来演示这些技术。例如，分析不同产品类别的平均售价和总销量，比较不同营销渠道的用户转化率，或者统计不同区域的客户平均消费金额。您将学会如何将这些分组聚合和分析技术，转化为对业务问题更深层次的理解，从而做出更具针对性的决策。本章的目标是让您掌握从宏观概览到微观细致的视角切换能力，有效利用数据进行对比分析和趋势洞察。 第五章：数据的形状——数据可视化进阶与洞察提炼 如果说前面的章节是构建数据分析的骨架，那么数据可视化进阶则是为这个骨架赋予血肉，使其生动起来，并从中提炼出核心洞察。本章将超越基础图表的绘制，带领您进入更高级、更具表现力的数据可视化世界，并教会您如何将可视化结果转化为 actionable insights。 我们将从增强现有图表的表现力开始。您将学习如何利用Matplotlib和Seaborn库的更多高级特性，来创建更复杂、更信息丰富的图表。这包括： 复合图表（Composite Charts）: 如何在一个图表中结合多种图表类型，例如，在同一张图表中绘制折线图和柱状图，以同时展示趋势和绝对值。 分面绘图（Facet Grids）: 利用Seaborn的`FacetGrid`和`catplot`，可以方便地创建基于分类变量的多个子图，从而更清晰地比较不同分组的数据分布和关系。 自定义颜色与主题: 学习如何运用调色板（color palettes），选择与数据特性或品牌风格相匹配的颜色方案，以及如何设置全局图表主题，以提升图表的美观度和专业性。 添加注释与高亮: 在图表中突出显示关键数据点、趋势线或特定区域，能够极大地增强图表的信息传达效率。您将学习如何添加文本注释、箭头以及创建自定义的图表元素。 本章还将重点介绍一些能够揭示更深层数据关系的图表类型： 配对图（Pair Plots）: 通过Seaborn的`pairplot`，可以一次性展示数据集中所有数值变量两两之间的散点图以及每个变量自身的直方图或KDE图，迅速发现变量间的线性关系和分布特征。 小提琴图（Violin Plots）: 结合了箱线图和核密度估计图的优点，能够更全面地展示数据的分布形态，特别适用于比较不同分组的数据分布差异。 蜂群图（Swarm Plots）: 在类别型数据的散点图中，蜂群图可以避免数据点的重叠，清晰地展示每个数据点的分布情况，适合于小样本数据的可视化。 树状图（Tree Maps）: 用于展示层级结构数据的比例关系，通过嵌套的矩形来表示不同层级的大小，适用于可视化文件系统大小、产品分类销售额等。 旭日图（Sunburst Charts）: 类似于树状图，但使用圆环来表示层级结构，从内向外层级递进，更直观地展示整体与局部的比例。 除了这些特定图表，您还将学习如何利用可视化来识别和阐述数据中的趋势、模式、异常和相关性。我们将深入探讨如何通过可视化来： 识别时间序列中的季节性、周期性和趋势性: 通过折线图、滞后图（Lag Plots）和自相关图（Autocorrelation Plots）来深入分析时间序列数据。 发现变量间的相关性: 除了热力图，我们还将探讨如何通过散点图矩阵、分组散点图来直观地理解变量间的关系强度和方向。 检测和解释异常值: 如何利用箱线图、散点图和分布图来识别异常，并结合业务背景进行解释。 比较不同分组的数据: 如何通过分组箱线图、小提琴图、分面图来清晰地展示不同类别或群体之间数据的差异。 最终，本章的目标是将可视化从“绘制图表”提升到“讲述故事”。您将学习如何根据分析目标，选择最恰当的可视化方法，并最终提炼出能够支撑决策的 actionable insights。我们将强调可视化不仅仅是展示数据，更是与数据进行对话、发现问题、验证假设、沟通发现的过程。您将学会如何让图表“说话”，清晰、有效地传达您从数据中获得的深刻洞察。

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最近在工作之余，我一直在钻研如何提升自己的数据分析能力，希望能够更好地支持我的业务决策。市面上关于数据分析的书籍琳琅满目，但很多都过于理论化，或者针对的读者群体有较高的门槛。这次有幸接触到这本书，真是让我眼前一亮。它非常巧妙地将 Python 的基础知识与实际的数据分析应用相结合，让你在学习编程的同时，就能立刻感受到它在解决现实问题中的强大力量。我印象最深刻的是关于特征工程的那部分，作者没有直接给出各种复杂的公式，而是通过一个具体的业务场景，循序渐进地讲解如何从原始数据中提取出更有价值的信息，例如如何创建新的特征来捕捉数据间的潜在关系，或者如何处理类别型变量使其能够被模型识别。这让我明白了，数据分析不仅仅是调用函数，更重要的是对业务的深刻理解和对数据特性的洞察。此外，书中还详细介绍了各种常用的数据分析库，如 Pandas、NumPy 等，并通过大量代码示例演示了如何高效地进行数据加载、处理、转换和分析。我特别喜欢它在数据降维和特征选择方面的讲解，这部分内容对于处理高维度数据非常关键，而且作者给出的方法和思路都非常实用，能够直接应用到实际工作中，显著提升模型的性能和可解释性。

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在过去的几个月里，我一直在积极探索如何利用 Python 进行更深入的数据分析，以便在我的学术研究中取得突破。这本书的内容对我而言，无疑是一份宝贵的财富。它不仅仅是一个简单的技术手册，更像是一本能够启发思路、解决实际问题的指南。我特别欣赏作者在讲解统计学原理时，是如何将其与 Python 代码巧妙地结合起来的。例如，在探讨假设检验的部分，作者详细解释了 p 值、置信区间等概念，并演示了如何使用 SciPy 库来进行各种统计检验，这对于验证我的研究假设非常有帮助。书中还包含了很多关于时间序列分析的章节，这对于我研究的领域尤为重要。我学习了如何处理带有时间戳的数据，如何进行趋势分析、季节性分解，以及如何应用 ARIMA 等模型进行预测。作者提供的代码示例都非常清晰，并且包含了详细的注释，这使得我能够轻松地理解每一个步骤的逻辑，并将其应用到我自己的数据集上。此外，书中还涉及到一些高级的数据处理技术，比如数据分组、聚合以及合并等，这些都是在进行复杂数据分析时不可或缺的技能。总的来说，这本书帮助我建立了一个扎实的数据分析框架，并为我提供了解决实际研究问题的实用工具。

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一直以来，我对数据分析都抱有浓厚的兴趣，但苦于没有系统性的学习途径，尤其是 Python 这种热门且功能强大的语言，更是令我望而却步。直到我偶然发现了这本书，虽然名字听起来有点“劝退”，但内容却出乎意料的接地气。作者用非常生动形象的比喻，将复杂的概念一一拆解，让我这个“小白”也能轻松理解。例如，在讲解数据清洗的部分，作者将数据不完整、错误等比作“脏衣服”，然后一步步教我们如何“洗干净”。而且，这本书不仅仅是理论的堆砌，更重要的是提供了大量实战案例。从简单的数值统计到复杂的机器学习模型，书中的每一个章节都配有清晰的代码示例，并附带详细的解释。我跟着书中的例子一步步操作，一边写代码，一边思考，感觉自己真的在和数据“对话”。更让我惊喜的是，这本书还涉及到了数据可视化的内容，通过图表直观地展示数据，这比冷冰冰的数字更容易理解和分析。我特别喜欢其中关于 Matplotlib 和 Seaborn 的章节，它们让我能够将分析结果以最美观、最清晰的方式呈现出来。总而言之，这本书就像一位耐心的老师，循序渐进地引导我进入数据分析的奇妙世界。

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最近我一直想学习一些与数据科学相关的技能，希望能为我的职业发展增加一些竞争力。偶然间看到了这本书，它的名字虽然听起来有点“硬核”，但读起来却意外地轻松有趣。作者非常擅长用通俗易懂的语言解释那些一开始可能看起来很复杂的概念。例如，在讲到数据清洗时，他会用一个生动的比喻来形容数据中的“噪音”和“缺失值”，然后一步步教你如何把它们“过滤”掉。更重要的是，这本书非常注重实操性。每一个概念的讲解之后，都会紧跟着大量的代码示例，而且这些代码都可以在你的电脑上直接运行。我跟着书中的例子，一点一点地敲代码，感觉自己真的在和数据打交道，而不是仅仅在看书。我特别喜欢书中关于数据可视化的章节，它让我明白了如何用图表来“讲故事”。我学会了如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 制作出各种精美的图表，用来展示数据的趋势、分布和关系。这对于我向同事或者领导展示我的分析结果，起到了非常大的帮助。而且，这本书还涉及到了机器学习的基础知识，虽然只是入门，但已经足以让我对这个领域产生浓厚的兴趣，并为我后续深入学习打下了坚实的基础。

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东西挺好的，快递也很给力，筹筹字数

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物流很快，质量也很好，下次再聊再买。你要我去哪里吃饭。

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好。。。。。。。。。。。。。。...

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图书还不错！

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好书值得推荐，很不错的书籍

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挺好的挺好的挺好的挺好的

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有点困难，有些东西看不懂