Python數據分析從入門到精通 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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張嘯宇，李靜 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 數據挖掘
• 機器學習
• 統計分析
• 可視化
• 入門
• 實戰

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121336133

版次：1

商品編碼：12322298

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-02-01

用紙：膠版紙

頁數：332

字數：415000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：數據分析人員，統計人員，大數據處理相關工作人員

一本書搞定Python數據分析四劍客：IPython、Numpy、Matplotlib、pandas

基於Python 3.6，兼容Python 3.x等眾多版本

以多小代碼案例、多動手的方式，使讀者在實踐中成長

內容簡介

對於希望使用Python來完成數據分析工作的人來說，學習IPython、Numpy、pandas、Matplotlib這個組閤是目前看來不錯的方嚮。《Python數據分析從入門到精通》就是這樣一本循序漸進的書。

《Python數據分析從入門到精通》共3篇14章。第1篇是Python數據分析語法入門，將數據分析用到的一些語言的語法基礎講解清楚，為接下來的數據分析做鋪墊。第2篇是Python數據分析工具入門，介紹瞭Python數據分析“四劍客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python數據分析案例實戰，包括兩個案例，分彆是數據挖掘和玩轉大數據，為讀者能真正使用Python進行數據分析奠定基礎。

《Python數據分析從入門到精通》內容精練、重點突齣、實例豐富，是廣大數據分析工作者必備的參考書，同時也非常適閤大、中專院校師生學習閱讀，還可作為高等院校統計分析及相關專業的教材。

作者簡介

張嘯宇：熱衷於一切計算機技術，目前在搜狐公司從事數據分析、數據挖掘、深度學習、後端開發等方麵的工作。計劃做一個Python技術學習交流的網站，到時歡迎各位來“閑逛”。

李靜：天津大學軟件工程碩士畢業，對利用Python進行數據處理、整理、分析等有比較深入的研究，並在輔助教學實踐中積纍瞭較為豐富的經驗，廣受好評。本書也是結閤實踐積纍，以多小代碼案例、多動手的方式，使讀者在實踐中成長。

目錄

第1篇 Python數據分析語法入門
第1章 初識Python 1
1．1 Python是什麼 2
1．2 Python有什麼優點 3
1．2．1 Python是自由開源的軟件 3
1．2．2 Python是跨平颱的 3
1．2．3 Python功能強大 4
1．2．4 Python是可擴展的 4
1．2．5 Python易學易用 5
1．3 其他程序設計語言中的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開發環境 7
1．4．1 Python的下載和安裝 7
1．4．2 用Visual Studio編譯Python源代碼 9
1．4．3 Python開發工具：Vim 10
1．4．4 Python開發工具：Emacs 15
1．4．5 Python開發工具：PythonWin 18
1．4．6 其他的Python開發工具 20
1．5 第一個Python程序 22
1．5．1 從“Hello， Python!”開始 22
1．5．2 Python的交互式命令行 24
1．6 本章小結 25

第2章 Python起步必備 27
2．1 Python代碼的組織形式和注釋方式 27
2．1．1 用縮進來分層 28
2．1．2 代碼的兩種注釋方式 29
2．1．3 Python語句的斷行 30
2．2 Python的基本輸入/輸齣函數 31
2．2．1 接收輸入的input()函數 31
2．2．2 輸齣內容的print()函數 32
2．3 Python對中文的支持 33
2．3．1 Python 3之前的版本如何使用中文 33
2．3．2 更全麵的中文支持 36
2．4 簡單實用的Python計算器 37
2．4．1 直接進行算術運算 37
2．4．2 math模塊提供豐富的數學函數 38
2．4．3 Python對大整數的支持 39
2．5 本章小結 40

第3章 Python的數據類型與流程控製語句 41
3．1 Python數據類型：數字 42
3．1．1 整型和浮點型 42
3．1．2 運算符 43
3．2 Python數據類型：字符串 45
3．2．1 Python中的字符串 45
3．2．2 字符串中的轉義字符 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、數字類型的轉換 50
3．2．7 原始字符串 51
3．3 Python數據類型：列錶和元組 52
3．3．1 創建和操作列錶 52
3．3．2 創建和操作元組 53
3．4 Python數據類型：字典 54
3．5 Python數據類型：文件 55
3．6 Python數據類型：布爾值 56
3．7 Python的流程控製語句 56
3．7．1 分支結構：if語句 57
3．7．2 循環結構：for語句 59
3．7．3 循環結構：while語句 62
3．8 本章小結 63

第4章 可復用的函數與模塊 64
4．1 Python自定義函數 65
4．1．1 函數的定義 65
4．1．2 函數調用 66
4．2 參數讓函數更有價值 67
4．2．1 有默認值的參數 67
4．2．2 參數的傳遞方式 69
4．2．3 如何傳遞任意數量的參數 70
4．2．4 用參數返迴計算結果 70
4．3 變量的作用域 71
4．4 最簡單的函數：使用lambda錶達式定義函數 72
4．5 可重用結構：Python模塊 73
4．5．1 Python模塊的基本用法 73
4．5．2 Python在哪裏查找模塊 75
4．5．3 是否需要編譯模塊 77
4．5．4 模塊也可獨立運行 78
4．5．5 如何查看模塊提供的函數名 79
4．6 用包來管理多個模塊 80
4．6．1 包的組成 80
4．6．2 包的內部引用 81
4．7 本章小結 81

第5章 數據結構與算法 82
5．1 錶、棧和隊列 82
5．1．1 錶 83
5．1．2 棧 84
5．1．3 隊列 86
5．2 樹和圖 88
5．2．1 樹 88
5．2．2 二叉樹 89
5．2．3 圖 93
5．3 查找與排序 95
5．3．1 查找 96
5．3．2 排序 97
5．4 本章小結 100

第6章 麵嚮對象的Python 101
6．1 麵嚮對象編程概述 101
6．1．1 Python中的麵嚮對象思想 102
6．1．2 類和對象 102
6．2 在Python中定義和使用類 103
6．2．1 類的定義 104
6．2．2 類的使用 105
6．3 類的屬性和方法 106
6．3．1 類的屬性 107
6．3．2 類的方法 108
6．4 類的繼承 111
6．4．1 使用繼承 111
6．4．2 Python的多重繼承 112
6．5 在類中重載方法和運算符 114
6．5．1 方法重載 114
6．5．2 運算符重載 115
6．6 在模塊中定義類 117
6．7 本章小結 119

第7章 異常處理與程序調試 120
7．1 異常的處理 120
7．1．1 使用try語句捕獲異常 121
7．1．2 常見異常的處理 123
7．1．3 多重異常的捕獲 124
7．2 用代碼引發異常 125
7．2．1 使用raise語句引發異常 126
7．2．2 assert――簡化的raise語句 127
7．2．3 自定義異常類 128
7．3 使用pdb模塊調試Python腳本 128
7．3．1 調試語句塊 129
7．3．2 調試錶達式 129
7．3．3 調試函數 130
7．3．4 設置斷點 131
7．3．5 pdb調試命令 131
7．4 在PythonWin中調試腳本 134
7．5 本章小結 136

第8章 pip軟件包管理 137
8．1 安裝pip 137
8．2 更新pip 138
8．3 pip常用操作 138
8．3．1 安裝軟件包 138
8．3．2 卸載軟件包 139
8．3．3 更新軟件包 139
8．3．4 顯示本地所有已經安裝的軟件包 139
8．3．5 顯示軟件包的細節 139
8．3．6 搜索軟件包 140
8．3．7 通過wheel文件安裝軟件包 141
8．4 本章小結 141

第2篇 Python數據分析工具入門
第9章 IPython科學計算庫 142
9．1 IPython簡介 143
9．2 安裝IPython及其他相關庫 144
9．2．1 使用Anaconda安裝 144
9．2．2 使用pip安裝 145
9．3 IPython殼基礎 146
9．3．1 自動補全 147
9．3．2 檢查 149
9．3．3 %run命令 150
9．3．4 快捷鍵 150
9．3．5 異常和錯誤定位 151
9．3．6 魔法方法 151
9．3．7 和操作係統交互 152
9．3．8 代碼分析：%prun和%run 153
9．3．9 目錄標簽係統 155
9．3．10 嵌入IPython 155
9．4 融閤Matplotlib庫和Pylab模型 156
9．5 輸入和輸齣變量 157
9．6 交互式調試器 158
9．7 計時功能 159
9．8 重新載入模塊 160
9．9 配置IPython 161
9．10 Jupyter 162
9．10．1 基於Qt的控製颱 162
9．10．2 Jupyter Notebook 165
9．11 IPython和Jupyter Notebook的關係 170
9．12 本章小結 173

第10章 Numpy科學計算庫 174
10．1 Numpy基礎 174
10．1．1 數組對象介紹 175
10．1．2 生成數組 176
10．1．3 數組對象數據類型 180
10．1．4 打印數組 182
10．2 數組的基本操作 184
10．3 基本的分片和索引操作 186
10．4 高級索引 189
10．4．1 整數索引 189
10．4．2 布爾索引 190
10．4．3 布爾索引的簡單應用 192
10．5 改變數組的形狀 193
10．6 組裝、分割數組 195
10．7 數組的基本函數 196
10．8 復製和指代 198
10．9 綫性代數 199
10．10 使用數組來處理數據 201
10．11 Numpy的where()函數和統計函數 203
10．11．1 where()函數 203
10．11．2 統計函數 205
10．12 輸入與輸齣 206
10．12．1 二進製文件 206
10．12．2 文本文件 207
10．13 生成隨機數 208
10．14 數組的排序和查找 210
10．14．1 排序 210
10．14．2 查找 212
10．15 擴充轉換 213
10．16 本章小結 215

第11章 pandas數據分析處理庫 216
11．1 pandas數據結構介紹 217
11．1．1 序列 217
11．1．2 數據框 221
11．2 索引對象 226
11．3 核心的基本函數 227
11．4 索引和鏇轉 229
11．5 算術運算與對齊 232
11．6 處理默認值 233
11．7 多級索引 237
11．8 讀/寫數據 239
11．9 組閤數據 243
11．10 數據分組操作 247
11．11 時間序列 249
11．11．1 時間序列介紹 250
11．11．2 使用時間序列作圖 253
11．12 本章小結 259

第12章 Matplotlib數據可視化 260
12．1 Pyplot模塊介紹 261
12．1．1 plot()函數 261
12．1．2 繪製子圖 264
12．1．3 添加注釋 266
12．1．4 其他的坐標軸類型 268
12．2 應用Pyplot模塊 269
12．3 Artist模塊 275
12．3．1 Artist模塊概述 275
12．3．2 Artist的屬性 277
12．4 使用pandas繪圖 283
12．5 本章小結 287

第3篇 Python數據分析案例實戰
第13章 案例1：數據挖掘 288
13．1 貝葉斯理論介紹 288
13．2 貝葉斯分類器的實現 290
13．3 協同過濾推薦係統 295
13．3．1 相似度計算 296
13．3．2 協同過濾推薦係統的實現 300
13．4 本章小結 304

第14章 案例2：玩轉大數據 305
14．1 案例概述 306
14．1．1 瞭解大數據的處理方式 306
14．1．2 處理日誌文件 307
14．1．3 案例目標 308
14．2 日誌文件的分割 309
14．3 編寫Map()函數處理小文件 311
14．4 編寫Reduce()函數 313
14．5 本章小結 315

前言/序言

前 言

由於Python具有簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，所以它的受歡迎程度扶搖直上。再加上Python擁有非常豐富的庫，這也使得它在數據分析領域有著越來越廣泛的應用。如果你已經決定學習Python數據分析，但是之前沒有編程經驗，那麼本書將會是你的正確選擇。

本書的第1篇主要介紹學習數據分析必備的一些Python語法基礎，包括Python的安裝、數據類型、數據結構、模塊、類、異常處理、使用pip安裝Python需要的一些工具等；第2篇主要介紹Python在數據處理和科學計算方麵的工具和方法，包括IPython交互式殼的使用、Jupyter Notebook的使用和Numpy的使用，還介紹瞭Python的核心數據分析處理庫pandas，以及Python著名的2D繪圖庫Matplotlib；第3篇通過數據挖掘和玩轉大數據兩個案例總結和應用前麵所學的知識。

這三篇的層進正好是Python數據分析入門者的階梯，讀者通過學習這三部分內容，即可邁入數據分析的門檻。

本書的特點

Python是當前非常流行的麵嚮對象編程語言，本書將其在數據分析處理方麵的特色發揮到極緻。本書的主要特點如下：

.Python被大量應用在數據挖掘和機器學習領域，其中使用極其廣泛的是IPython、Numpy、pandas、Matplotlib等庫。本書詳細地介紹瞭這些庫的組成與使用，為科學計算相關人員提供瞭有用的參考資料。

.本書采取循序漸進的寫作風格，對於工具的安裝、使用步驟、方法技巧逐步展開，加以圖解和應用場景，即使完全不懂Python和數據分析的人員，也可以流暢地讀完本書。

.無論哪種語言，編程的方法、模式、數據結構、算法都是相通的。本書將科學計算、數據結構與各種工具和方法完美結閤，讓非Python讀者也能融會貫通，讓學習統計的人能找到更適閤的統計方法和數據分析處理方法。

.本書最後的兩個實戰案例適閤數據分析入門者，案例的步驟詳細、分析到位，能為讀者入手真實項目打下良好的基礎。

本書的內容安排

本書共3篇14章，主要章節規劃如下：

第1章介紹瞭Python的發展曆程、特性，幫助讀者搭建最基礎的數據分析環境，下載開發語言，選擇開發工具，然後在此基礎上開發自己的第一個Python程序。讀者在學完本章內容後應該對Python有一個基礎的認識，知道為什麼選擇它來進行數據分析。

第2章介紹瞭Python的基礎語法，包括它的代碼組織形式、如何縮進、如何注釋等，以及輸入/輸齣該如何處理，在中文環境下如何更好地使用Python是本章的重點，最後還通過一個實例復習瞭Python的這些語法。讀者在學完本章內容後可以輕鬆地編寫一些簡單的Python程序。

第3章介紹瞭Python的數據類型與流程控製語句。如果讀者已有編程基礎，那麼閱讀本章內容不會有任何壓力。如果沒有編程基礎，那麼學習一門語言的流程控製最關鍵的就是這些知識。讀者在閱讀完本章後就能輕鬆閱讀更大的Python程序。

第4章介紹瞭可復用的函數與模塊。這些內容較為復雜，但卻是進行數據分析的關鍵。每個數據處理過程我們都會用到函數或模塊，而我們後期用到的數據分析庫也可以說是一個大函數。所以學習完本章內容，讀者應該能夠看明白一個完整的Python庫。

第5章介紹瞭數據結構與算法，這是數據分析的基礎，也是人工智能的基礎。利用算法我們可以找到解決方案，也可以找到最優路徑，還可以更高效地完成數據分析任務。讀者如果沒有看懂本章內容，一定要反復閱讀，直到學會為止。

第6章介紹瞭麵嚮對象的Python。麵嚮對象已經成為每門語言都具備的特性，類、對象、繼承這些概念都是麵嚮對象的基礎。如果讀者沒有編程經驗，則閱讀本章可能會有一定的難度，但是瞭解瞭對象的概念，就能學會如何編寫更高效的代碼、如何讓代碼和代碼之間聯動起來。

第7章介紹瞭異常處理與程序調試。機器畢竟不是人，如果齣現錯誤，則可能會導緻死機，或者數據齣錯。為瞭防止這些錯誤的發生，或者防止程序的使用方能得到反饋，我們必須學會Python的異常處理功能。並且當程序發生錯誤時，我們還要通過程序調試找到錯誤所在。

第8章介紹瞭pip軟件包管理。既然在做數據分析時我們要用到很多數據分析庫，那麼如何下載、安裝或管理這些庫就成瞭數據分析的第一步。pip就是這樣一個工具，它能下載、安裝、更新、顯示、搜索我們需要的數據分析庫。

第9章介紹瞭IPython科學計算庫，它是使用Python進行數據分析、處理、呈現的重要選擇之一。本章主要介紹瞭Python科學計算庫的安裝方法、IPython殼的一些特性和基本功能、Jupyter Notebook的安裝和使用方法。IPython殼的使用是本章的重點，也是數據分析處理的基礎工具，希望讀者能夠消化本章內容，為真正做好數據項目打下基礎。

第10章介紹瞭Numpy科學計算庫，主要介紹瞭它的數組對象及數組對象的一些基本屬性和生成數組的基本方法，還包括數組的索引和分片等基本操作，這部分內容是Numpy數據處理的核心。本章介紹的代數運算函數、綫性代數、統計函數等內容會讓讀者覺得有些睏惑，但這已經進入瞭數據分析的關鍵時刻，所以仍建議讀者對本章的內容融會貫通。

第11章介紹瞭pandas數據分析處理庫，主要包括它的序列、數據框的基本操作，還包括pandas裏處理默認值、讀取常見格式的文本數據，以及數據的組閤和分組操作。最後介紹瞭pandas的時間序列和一個處理實際數據集的案例，讀者掌握瞭這些內容，就可以更好地處理數據。

第12章介紹瞭Matplotlib的Pyplot和Artist模塊，以及pandas的繪圖功能。對於讀者來說，Pyplot模塊是需要掌握的，Artist模塊是需要瞭解的，pandas的繪圖功能在實際數據分析中要能熟練應用。

第13章是數據挖掘的案例。首先介紹瞭著名的貝葉斯理論，然後實現瞭貝葉斯分類器，最後實現瞭協同過濾算法，這些都是數據挖掘、分析領域的基礎算法。建議讀者嘗試自己編寫代碼，熟練掌握貝葉斯分類器和協同過濾算法的使用。

第14章是玩轉大數據的案例。鑒於本書主要針對數據分析入門者，所以本章也逐步實現瞭數據的分析過程，從瞭解數據到分析數據，最後到代碼實現，相信讀者學完本章內容後，就能真正動手分析大數據瞭。

本書由淺入深、從理論到實踐，尤其適閤初學者逐步學習和完善自己的知識結構。

適閤閱讀本書的讀者

.希望從事數據分析相關工作的人員。

.數據分析工作人員。

.大數據從業人員。

.Python愛好者。

.人工智能從業人員。

.統計行業的人員。

.大、中專院校統計相關專業的學生。

數據探索與可視化：洞悉數據之美 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、引領創新的核心要素。然而，海量的數據本身並不能直接帶來價值，我們需要一種方法去理解它們、挖掘它們的潛力。本書將帶您走進一個全新的視角，探索如何通過專業的技術手段，揭示數據背後隱藏的規律與洞察，從而做齣更明智的決策。 第一章：數據世界的入口——基礎概念與工具準備 在踏入數據分析的浩瀚海洋之前，我們需要建立起堅實的地基。本章將首先為您清晰地梳理數據分析的核心概念，包括什麼是數據、數據的類型（結構化、半結構化、非結構化）、數據分析的生命周期（數據收集、數據清洗、數據探索、模型構建、結果解釋與可視化）以及不同類型的數據分析（描述性分析、診斷性分析、預測性分析、規範性分析）。我們將深入淺齣地講解這些理論基石，確保您對數據分析有一個全麵的宏觀認識。 緊接著，我們將為您的數據探索之旅配置必要的“行囊”。您將瞭解到如何選擇並搭建一個高效的數據分析環境。這包括主流的操作係統（Windows, macOS, Linux）及其對數據分析工作的支持；高性能硬件的選擇建議，如CPU、內存、硬盤（SSD的重要性）以及GPU在某些特定任務中的應用；以及軟件棧的搭建。我們將重點介紹Python作為數據分析首選語言的強大之處，包括其易學易用、豐富的庫生態以及龐大的社區支持。您將學習到如何安裝Python（推薦使用Anaconda發行版，它集成瞭Python解釋器和眾多常用的科學計算庫），以及如何使用集成開發環境（IDE）或代碼編輯器，如Jupyter Notebook/Lab、VS Code等，它們將極大地提升您的編碼效率和交互體驗。 此外，我們還會簡要介紹Linux命令行基礎，因為許多數據科學工具和服務器環境都基於Linux，掌握一些基本的命令行操作將為您在實際工作中處理數據和部署模型打下基礎。本章的目標是讓您在正式開始數據探索之前，擁有清晰的概念理解和完備的工具支持，為後續的學習和實踐做好充分的準備。 第二章：數據之舞——數據清洗與預處理的藝術 真實世界的數據往往是“髒”的，充斥著錯誤、缺失、不一緻和冗餘。直接使用這些原始數據進行分析，其結果必然是不可靠的。本章將聚焦於數據清洗與預處理這一至關重要的數據分析環節，讓您掌握將“粗糙”數據雕琢成“玉石”的藝術。 我們將首先學習如何識彆和處理缺失值。這包括檢測缺失數據的存在（如使用`isnull()`函數），以及各種處理策略：刪除缺失值（根據缺失比例和數據量權衡）、均值/中位數/眾數填充（適用於數值型和類彆型數據）、插值填充（如綫性插值、多項式插值，適用於時間序列等有序數據），以及更高級的模型預測填充。每種方法都有其適用場景和潛在的優缺點，我們將深入分析並提供實踐指導。 接著，我們將探討如何處理異常值。異常值可能是由於數據錄入錯誤、測量誤差或數據本身的不尋常性所緻。您將學習到多種檢測異常值的方法，如基於統計的方法（Z-score、IQR）、可視化方法（箱綫圖、散點圖）以及基於模型的異常檢測算法。一旦檢測到異常值，我們將學習如何進行處理，例如截斷（將異常值限製在某個範圍內）、替換（用均值、中位數等代替）或移除。 重復值和不一緻的值也是數據清洗的常見挑戰。本章將指導您如何有效地識彆和處理重復記錄，確保數據的唯一性。對於類彆型數據中的不一緻錶示（如“北京”與“beijing”、“中國”與“CN”），我們將學習如何進行標準化和統一。 數據類型轉換是另一項基本但重要的任務。您將學會如何將字符串型數據轉換為數值型，日期型數據進行解析和格式化，以及如何處理混閤類型的數據。此外，文本數據的清洗也是一大重點，包括去除標點符號、停用詞、進行大小寫轉換、詞乾提取或詞形還原等，這些步驟對於自然語言處理（NLP）相關的分析尤為關鍵。 最後，我們將討論數據格式化與轉換。這可能包括將日期時間字符串解析成標準的日期時間對象，將數值型數據進行縮放（如Min-Max Scaling, Standardization）以便於某些算法的使用，或者將類彆型數據進行編碼（如One-Hot Encoding, Label Encoding）以適應模型的要求。本章將通過大量的代碼示例，幫助您熟練運用Python的強大庫（如Pandas）來高效地完成這些數據清洗和預處理任務，為後續的數據探索和建模打下堅實基礎。 第三章：數據洞察的初探——探索性數據分析（EDA） 清洗完畢的數據僅僅是原材料，而探索性數據分析（EDA）則是我們從這些原材料中提取齣初步洞察，發現數據模式、關係和異常的“煉金術”。本章將帶領您深入EDA的各個環節，掌握如何通過一係列統計學和可視化技術，對數據進行深入的探索。 首先，我們將從描述性統計入手。您將學會計算和理解各種統計指標，如均值、中位數、眾數、標準差、方差、偏度、峰度等。這些指標能幫助我們快速瞭解數據的中心趨勢、離散程度、分布形狀等基本特徵。我們會詳細解釋這些指標的意義，以及它們在不同數據類型和分布情況下的解讀。 接著，我們將重點介紹數據可視化在EDA中的核心作用。您將學習如何使用Python強大的可視化庫，如Matplotlib和Seaborn，來創建各種類型的圖錶，以直觀地展示數據。我們將從基礎圖錶開始，包括： 直方圖（Histograms）: 用於展示單變量數據的分布情況，幫助我們識彆數據的偏度和峰度。 箱綫圖（Box Plots）: 能夠清晰地展示數據的五數概括（最小值、第一四分位數、中位數、第三四分位數、最大值），並能有效檢測異常值。 散點圖（Scatter Plots）: 用於展示兩個數值型變量之間的關係，幫助我們發現綫性、非綫性關係或聚類現象。 條形圖（Bar Charts）: 適用於展示類彆型數據的頻率或統計量，便於比較不同類彆之間的差異。 摺綫圖（Line Plots）: 特彆適用於展示隨時間變化的數據趨勢，如時間序列分析。 我們將深入講解如何根據數據的類型和分析目的，選擇最閤適的圖錶類型。同時，您還將學習如何美化圖錶，包括設置標題、軸標簽、圖例、調整顔色、字體大小等，使圖錶更具可讀性和專業性。 除瞭單變量和雙變量的分析，本章還將引導您進行多變量的探索。您將學習如何使用熱力圖（Heatmaps）來可視化變量之間的相關性矩陣，從而快速發現變量間的強弱關係。分組箱綫圖、分組散點圖等技巧，則能幫助我們觀察一個變量在不同類彆分組下的分布和關係。 此外，我們還會介紹一些更高級的EDA技巧，如使用Pandas庫的`groupby()`函數進行分組聚閤分析，以及如何利用`describe()`函數快速生成描述性統計摘要。您將學會如何通過EDA發現數據中的潛在模式、識彆數據中的偏差、驗證初步的假設，甚至啓發新的研究問題。本章的實踐目標是讓您成為一名數據“偵探”，能夠通過對數據的細緻觀察和分析，快速提煉齣有價值的信息。 第四章：數據之聯結——數據聚閤與分組分析 在探索性數據分析的旅程中，我們常常需要將分散的數據匯集起來，或者根據特定的標準將數據分組，以便進行更深入的分析和比較。本章將聚焦於數據聚閤與分組分析的核心技術，讓您能夠有效地對數據進行匯總和細分，從而發現隱藏在數據背後的規律。 本章的基石是強大的Pandas庫，特彆是其`groupby()`操作。您將深入理解`groupby()`的“分割-應用-閤並”（Split-Apply-Combine）的思想。我們將詳細介紹如何使用`groupby()`函數根據一個或多個列對DataFrame進行分組。例如，您可以按“城市”對銷售數據進行分組，或按“部門”和“時間段”對員工績效數據進行分組。 一旦數據被分組，我們就可以對其應用各種聚閤函數（Aggregation Functions）來計算匯總統計量。您將學習如何使用常見的聚閤函數，如： `sum()`: 計算分組的總和。 `mean()`: 計算分組的平均值。 `median()`: 計算分組的中位數。 `count()`: 計算分組的記錄數量。 `min()`: 計算分組的最小值。 `max()`: 計算分組的最大值。 `std()`: 計算分組的標準差。 `var()`: 計算分組的方差。 `size()`: 計算分組的大小（包括NaN）。 我們還將學習如何同時應用多個聚閤函數，例如，在一個分組操作中同時計算總銷售額、平均訂單價值和訂單數量。此外，自定義聚閤函數（Custom Aggregation）也是一個重要的話題，您將學習如何定義自己的函數，並將其應用於分組後的數據，以滿足更復雜的分析需求。 分組操作的應用遠不止於此。本章還將介紹數據轉換（Transformation）和過濾（Filtering）在分組分析中的重要性。 數據轉換: 在分組後，我們可能需要對每個分組內的值進行轉換，例如，計算每個分組內的百分比，或者對每個分組內的數值進行標準化。Pandas的`transform()`函數將是實現這一目標的關鍵。 數據過濾: 有時，我們隻對滿足特定條件的分組感興趣。本章將介紹如何使用`filter()`函數來根據分組的匯總統計量或分組本身來過濾分組。例如，您可以篩選齣銷售額超過某個閾值的城市。 我們將通過一係列生動且貼近實際應用的代碼示例，來演示這些技術。例如，分析不同産品類彆的平均售價和總銷量，比較不同營銷渠道的用戶轉化率，或者統計不同區域的客戶平均消費金額。您將學會如何將這些分組聚閤和分析技術，轉化為對業務問題更深層次的理解，從而做齣更具針對性的決策。本章的目標是讓您掌握從宏觀概覽到微觀細緻的視角切換能力，有效利用數據進行對比分析和趨勢洞察。 第五章：數據的形狀——數據可視化進階與洞察提煉 如果說前麵的章節是構建數據分析的骨架，那麼數據可視化進階則是為這個骨架賦予血肉，使其生動起來，並從中提煉齣核心洞察。本章將超越基礎圖錶的繪製，帶領您進入更高級、更具錶現力的數據可視化世界，並教會您如何將可視化結果轉化為 actionable insights。 我們將從增強現有圖錶的錶現力開始。您將學習如何利用Matplotlib和Seaborn庫的更多高級特性，來創建更復雜、更信息豐富的圖錶。這包括： 復閤圖錶（Composite Charts）: 如何在一個圖錶中結閤多種圖錶類型，例如，在同一張圖錶中繪製摺綫圖和柱狀圖，以同時展示趨勢和絕對值。 分麵繪圖（Facet Grids）: 利用Seaborn的`FacetGrid`和`catplot`，可以方便地創建基於分類變量的多個子圖，從而更清晰地比較不同分組的數據分布和關係。 自定義顔色與主題: 學習如何運用調色闆（color palettes），選擇與數據特性或品牌風格相匹配的顔色方案，以及如何設置全局圖錶主題，以提升圖錶的美觀度和專業性。 添加注釋與高亮: 在圖錶中突齣顯示關鍵數據點、趨勢綫或特定區域，能夠極大地增強圖錶的信息傳達效率。您將學習如何添加文本注釋、箭頭以及創建自定義的圖錶元素。 本章還將重點介紹一些能夠揭示更深層數據關係的圖錶類型： 配對圖（Pair Plots）: 通過Seaborn的`pairplot`，可以一次性展示數據集中所有數值變量兩兩之間的散點圖以及每個變量自身的直方圖或KDE圖，迅速發現變量間的綫性關係和分布特徵。 小提琴圖（Violin Plots）: 結閤瞭箱綫圖和核密度估計圖的優點，能夠更全麵地展示數據的分布形態，特彆適用於比較不同分組的數據分布差異。 蜂群圖（Swarm Plots）: 在類彆型數據的散點圖中，蜂群圖可以避免數據點的重疊，清晰地展示每個數據點的分布情況，適閤於小樣本數據的可視化。 樹狀圖（Tree Maps）: 用於展示層級結構數據的比例關係，通過嵌套的矩形來錶示不同層級的大小，適用於可視化文件係統大小、産品分類銷售額等。 旭日圖（Sunburst Charts）: 類似於樹狀圖，但使用圓環來錶示層級結構，從內嚮外層級遞進，更直觀地展示整體與局部的比例。 除瞭這些特定圖錶，您還將學習如何利用可視化來識彆和闡述數據中的趨勢、模式、異常和相關性。我們將深入探討如何通過可視化來： 識彆時間序列中的季節性、周期性和趨勢性: 通過摺綫圖、滯後圖（Lag Plots）和自相關圖（Autocorrelation Plots）來深入分析時間序列數據。 發現變量間的相關性: 除瞭熱力圖，我們還將探討如何通過散點圖矩陣、分組散點圖來直觀地理解變量間的關係強度和方嚮。 檢測和解釋異常值: 如何利用箱綫圖、散點圖和分布圖來識彆異常，並結閤業務背景進行解釋。 比較不同分組的數據: 如何通過分組箱綫圖、小提琴圖、分麵圖來清晰地展示不同類彆或群體之間數據的差異。 最終，本章的目標是將可視化從“繪製圖錶”提升到“講述故事”。您將學習如何根據分析目標，選擇最恰當的可視化方法，並最終提煉齣能夠支撐決策的 actionable insights。我們將強調可視化不僅僅是展示數據，更是與數據進行對話、發現問題、驗證假設、溝通發現的過程。您將學會如何讓圖錶“說話”，清晰、有效地傳達您從數據中獲得的深刻洞察。

評分☆☆☆☆☆

一直以來，我對數據分析都抱有濃厚的興趣，但苦於沒有係統性的學習途徑，尤其是 Python 這種熱門且功能強大的語言，更是令我望而卻步。直到我偶然發現瞭這本書，雖然名字聽起來有點“勸退”，但內容卻齣乎意料的接地氣。作者用非常生動形象的比喻，將復雜的概念一一拆解，讓我這個“小白”也能輕鬆理解。例如，在講解數據清洗的部分，作者將數據不完整、錯誤等比作“髒衣服”，然後一步步教我們如何“洗乾淨”。而且，這本書不僅僅是理論的堆砌，更重要的是提供瞭大量實戰案例。從簡單的數值統計到復雜的機器學習模型，書中的每一個章節都配有清晰的代碼示例，並附帶詳細的解釋。我跟著書中的例子一步步操作，一邊寫代碼，一邊思考，感覺自己真的在和數據“對話”。更讓我驚喜的是，這本書還涉及到瞭數據可視化的內容，通過圖錶直觀地展示數據，這比冷冰冰的數字更容易理解和分析。我特彆喜歡其中關於 Matplotlib 和 Seaborn 的章節，它們讓我能夠將分析結果以最美觀、最清晰的方式呈現齣來。總而言之，這本書就像一位耐心的老師，循序漸進地引導我進入數據分析的奇妙世界。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對商業智能和數據驅動決策充滿熱情的人，我一直在尋找一本能夠係統性地幫助我掌握數據分析技能的書籍。這本書的齣現，無疑滿足瞭我的這一需求。它不僅僅是一本編程入門書籍，更是一本數據分析的思想寶庫。作者在書中深入淺齣地講解瞭數據分析的整個生命周期，從數據的獲取、清洗、探索性數據分析，到建模、評估和部署。尤其讓我贊賞的是，書中對於數據可視化部分的講解非常詳盡，它不僅介紹瞭如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 繪製各種類型的圖錶，還強調瞭圖錶在溝通分析結果中的重要性。我跟著書中的例子，學會瞭如何繪製齣清晰、有說服力的散點圖、摺綫圖、柱狀圖等，這對於嚮非技術人員解釋復雜的數據洞察至關重要。而且，書中還涵蓋瞭機器學習的基礎知識，比如迴歸、分類等算法的原理和應用。作者通過一些精心設計的案例，幫助我理解如何選擇閤適的模型，如何訓練模型，以及如何評估模型的準確性。這讓我對如何利用數據預測未來趨勢，或者如何識彆潛在的風險和機遇有瞭更深刻的認識。這本書的價值遠不止於技術層麵，它更在於培養一種用數據思考、用數據解決問題的思維方式。

評分☆☆☆☆☆

最近我一直想學習一些與數據科學相關的技能，希望能為我的職業發展增加一些競爭力。偶然間看到瞭這本書，它的名字雖然聽起來有點“硬核”，但讀起來卻意外地輕鬆有趣。作者非常擅長用通俗易懂的語言解釋那些一開始可能看起來很復雜的概念。例如，在講到數據清洗時，他會用一個生動的比喻來形容數據中的“噪音”和“缺失值”，然後一步步教你如何把它們“過濾”掉。更重要的是，這本書非常注重實操性。每一個概念的講解之後，都會緊跟著大量的代碼示例，而且這些代碼都可以在你的電腦上直接運行。我跟著書中的例子，一點一點地敲代碼，感覺自己真的在和數據打交道，而不是僅僅在看書。我特彆喜歡書中關於數據可視化的章節，它讓我明白瞭如何用圖錶來“講故事”。我學會瞭如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 製作齣各種精美的圖錶，用來展示數據的趨勢、分布和關係。這對於我嚮同事或者領導展示我的分析結果，起到瞭非常大的幫助。而且，這本書還涉及到瞭機器學習的基礎知識，雖然隻是入門，但已經足以讓我對這個領域産生濃厚的興趣，並為我後續深入學習打下瞭堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

最近在工作之餘，我一直在鑽研如何提升自己的數據分析能力，希望能夠更好地支持我的業務決策。市麵上關於數據分析的書籍琳琅滿目，但很多都過於理論化，或者針對的讀者群體有較高的門檻。這次有幸接觸到這本書，真是讓我眼前一亮。它非常巧妙地將 Python 的基礎知識與實際的數據分析應用相結閤，讓你在學習編程的同時，就能立刻感受到它在解決現實問題中的強大力量。我印象最深刻的是關於特徵工程的那部分，作者沒有直接給齣各種復雜的公式，而是通過一個具體的業務場景，循序漸進地講解如何從原始數據中提取齣更有價值的信息，例如如何創建新的特徵來捕捉數據間的潛在關係，或者如何處理類彆型變量使其能夠被模型識彆。這讓我明白瞭，數據分析不僅僅是調用函數，更重要的是對業務的深刻理解和對數據特性的洞察。此外，書中還詳細介紹瞭各種常用的數據分析庫，如 Pandas、NumPy 等，並通過大量代碼示例演示瞭如何高效地進行數據加載、處理、轉換和分析。我特彆喜歡它在數據降維和特徵選擇方麵的講解，這部分內容對於處理高維度數據非常關鍵，而且作者給齣的方法和思路都非常實用，能夠直接應用到實際工作中，顯著提升模型的性能和可解釋性。

評分☆☆☆☆☆

在過去的幾個月裏，我一直在積極探索如何利用 Python 進行更深入的數據分析，以便在我的學術研究中取得突破。這本書的內容對我而言，無疑是一份寶貴的財富。它不僅僅是一個簡單的技術手冊，更像是一本能夠啓發思路、解決實際問題的指南。我特彆欣賞作者在講解統計學原理時，是如何將其與 Python 代碼巧妙地結閤起來的。例如，在探討假設檢驗的部分，作者詳細解釋瞭 p 值、置信區間等概念，並演示瞭如何使用 SciPy 庫來進行各種統計檢驗，這對於驗證我的研究假設非常有幫助。書中還包含瞭很多關於時間序列分析的章節，這對於我研究的領域尤為重要。我學習瞭如何處理帶有時間戳的數據，如何進行趨勢分析、季節性分解，以及如何應用 ARIMA 等模型進行預測。作者提供的代碼示例都非常清晰，並且包含瞭詳細的注釋，這使得我能夠輕鬆地理解每一個步驟的邏輯，並將其應用到我自己的數據集上。此外，書中還涉及到一些高級的數據處理技術，比如數據分組、聚閤以及閤並等，這些都是在進行復雜數據分析時不可或缺的技能。總的來說，這本書幫助我建立瞭一個紮實的數據分析框架，並為我提供瞭解決實際研究問題的實用工具。

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機器學習,好熱門的一個概念,把python也代火瞭,我們也要跟上潮流吧

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好評，賺京豆好評，賺京豆好評，賺京豆好評，賺京豆。。。。。。。。

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很不錯，plus領券購買很劃算。

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內容比較豐富，講的比較清楚，好評

評分☆☆☆☆☆

書是實惠正版，比較基礎，適閤初學者，認真學會有收獲

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很不錯，還會繼續購買。

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書的質量很好，是正版，監督自己一定要看完！！

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書本質量很好，物流很快，對我的學習很有幫助～

評分☆☆☆☆☆

是不是那你睡吧等你睡覺覺我都不能等你都不能等你棒棒噠