Python數據分析入門――從數據獲取到可視化 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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☆☆☆☆☆

瀋祥壯 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• 數據可視化
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• Seaborn
• 數據清洗
• 數據處理
• 入門

齣版社： 電子工業齣版社

ISBN：9787121336539

版次：1

商品編碼：12330816

品牌：Broadview

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-03-01

用紙：膠版紙

頁數：260

字數：290000

正文語種：中文

産品特色

編輯推薦

適讀人群 ：瞭解基本的Python語法，想利用Python進行數據分析，數據挖掘的初學者

這是一本務實之作，充分體現數據分析流程的各項環節，包含數據的采集、清洗和探索性分析，並通過大傢耳熟能說的Python工具加以實操。

內容簡介

本書作為數據分析的入門圖書，以Python語言為基礎，介紹瞭數據分析的整個流程。本書內容涵蓋數據的獲取（即網絡爬蟲程序的設計）、前期數據的清洗和處理、運用機器學習算法進行建模分析，以及使用可視化的方法展示數據及結果。首先，書中不會涉及過於高級的語法，不過還是希望讀者有一定的語法基礎，這樣可以更好地理解本書的內容。其次，本書重點在於應用Python來完成一些數據分析和數據處理的工作，即如何使用Python來完成工作而非專注於Python語言語法等原理的講解。本書的目的是讓初學者不論對數據分析流程本身還是Python語言，都能有一個十分直觀的感受，為以後的深入學習打下基礎。最後，讀者不必須按順序通讀本書，因為各個章節層次比較分明，可以根據興趣或者需要來自行安排。例如第5章介紹瞭一些實戰的小項目，有趣且難度不大，大傢可以在學習前麵內容之餘來閱讀這部分內容。

作者簡介

瀋祥壯

自學Python兩年，以數據分析為主綫，係統學習瞭數據的采集，處理、分析和可視化。在研究統計機器學習理論的同時，使用Python語言實現瞭部分統計學習算法。研究方嚮包括數據采集，數據挖掘，統計機器學習及圖像處理。

精彩書評

這是一本務實之作，充分體現數據分析流程的各項環節，包含數據的采集、清洗和探索性分析，並通過大傢耳熟能說的Python工具加以實操。對Python的初學者來說，可以從本書學到數據分析的思維和實戰。這是一本不錯的入門指南。

——劉順祥（公眾號：數據分析1480）嘉橋信息科技有限公司 高級數據分析師

目錄

1 準備 1
1．1 開發環境搭建 2
1．1．1 在Ubuntu係統下搭建Python集成開發環境 2
1．1．2 在Windows係統下搭建Python集成開發環境 13
1．1．3 三種安裝第三方庫的方法 16
1．2 Python基礎語法介紹 19
1．2．1 if__name__==＇__main__＇ 20
1．2．2 列錶解析式 22
1．2．3 裝飾器 23
1．2．4 遞歸函數 26
1．2．5 麵嚮對象 27
1．3 The Zen of Python 28
參考文獻 30

2 數據的獲取 31
2．1 爬蟲簡介 31
2．2 數據抓取實踐 33
2．2．1 請求網頁數據 33
2．2．2 網頁解析 38
2．2．3 數據的存儲 46
2．3 爬蟲進階 50
2．3．1 異常處理 50
2．3．2 robots．txt 58
2．3．3 動態UA 60
2．3．4 代理IP 61
2．3．5 編碼檢測 61
2．3．6 正則錶達式入門 63
2．3．7 模擬登錄 69
2．3．8 驗證碼問題 74
2．3．9 動態加載內容的獲取 84
2．3．10 多綫程與多進程 93
2．4 爬蟲總結 101
參考文獻 102

3 數據的存取與清洗 103
3．1 數據存取 103
3．1．1 基本文件操作 103
3．1．2 CSV文件的存取 111
3．1．3 JSON文件的存取 116
3．1．4 XLSX文件的存取 121
3．1．5 MySQL數據庫文件的存取 137
3．2 NumPy 145
3．2．1 NumPy簡介 145
3．2．2 NumPy基本操作 146
3．3 pandas 158
3．3．1 pandas簡介 158
3．3．2 Series與DataFrame的使用 159
3．3．3 布爾值數組與函數應用 169
3．4 數據的清洗 174
3．4．1 編碼問題 174
3．4．2 缺失值的檢測與處理 175
3．4．3 去除異常值 181
3．4．4 去除重復值與冗餘信息 183
3．4．5 注意事項 185
參考文獻 187

4 數據的分析及可視化 188
4．1 探索性數據分析 189
4．1．1 基本流程 189
4．1．2 數據降維 197
4．2 機器學習入門 199
4．2．1 機器學習簡介 200
4．2．2 決策樹――機器學習算法的應用 202
4．3 手動實現KNN算法 205
4．3．1 特例――最鄰近分類器 205
4．3．2 KNN算法的完整實現 213
4．4 數據可視化 215
4．4．1 高質量作圖工具――matplotlib 215
4．4．2 快速作圖工具――pandas與matplotlib 223
4．4．3 簡捷作圖工具――seaborn與matplotlib 226
4．4．4 詞雲圖 230
參考文獻 232

5 Python與生活 234
5．1 定製一個新聞提醒服務 234
5．1．1 新聞數據的抓取 235
5．1．2 實現郵件發送功能 237
5．1．3 定時執行及本地日誌記錄 239
5．2 Python與數學 241
5．2．1 估計π值 242
5．2．2 三門問題 245
5．2．3 解決LP與QP問題（選讀） 247
5．3 QQ群聊天記錄數據分析 251
參考文獻 256

精彩書摘

3.4 數據的清洗

數據的清洗工作，在整個數據分析的流程中占據重要的地位，需要消耗大量的時間和精力。因為數據沒有清洗乾淨會為後續的分析造成很多不必要的麻煩，嚴重時還可能得到錯誤的分析結果，事倍功半。所以數據的清洗是非常值得重視的。作為數據分析的入門書，這裏將以pandas庫為主，介紹一些常用的、清洗數據的方法。

3.4.1 編碼問題

我們接觸到的數據中有時會包含大量的文本數據，而文本數據的編碼是大多數人都感到頭疼的事情。其實，在介紹爬蟲的時候，獲取網頁數據可以通過chardet檢測編碼來確保編碼的正確性。當然在編寫爬蟲程序時，這是一種極為有效的辦法。這裏介紹另一種方法來解決更加普遍的編碼問題，那就是ftfy庫。

先來看一個簡單的爬蟲。

In [5]: import requests

In [6]: data = requests.get('http://www.baidu.com')

In [7]: data

Out[7]:

In [8]: data.text()

運行輸齣如下所示（部分）。

class=cp-feedback>æx84x8fè§x81åx8fx8dé¦x88

京ICPè¯x810301

73åx8f?

/gs.gif>

body>

'

相信讀者對這段代碼已經非常熟悉瞭，程序隻是簡單地請求瞭百度主頁的內容。但是從結果可以看齣，輸齣的文本並沒有中文，顯然存在編碼問題。

用ftfy解決問題的代碼如下。

In [15]: from ftfy import fix_text

In [16]: fix_text(data.text)

運行輸齣如下所示（部分）。

; 京ICP證030173號

data-lazyload=//www.baidu.com/img/gs.gif>

可以看到，隻需要簡單的調用另外一行代碼就可以修復編碼問題。ftfy還有許多其他的特性，就不再介紹。如果讀者在工作中需要處理更復雜的編碼問題，可以參考ftfy官方文檔進行進一步學習。

3.4.2 缺失值的檢測與處理

缺失值的檢測，代碼如下。

In [37]: df = DataFrame({'c1':[0,1,2,None], 'c2':[1,None,2, 3]})

In [38]: df

Out[38]:

c1 c2

0 0.0 1.0

1 1.0 NaN

2 2.0 2.0

3 NaN 3.0

In [39]: df.isnull()

Out[39]:

c1 c2

0 False False

1 False True

2 False False

3 True False

In [40]: df.isnull().sum()

Out[40]:

c1 1

c2 1

dtype: int64

可以看到Python中的None在pandas被識彆為缺失值NaN（Not a Number），而且我們可以通過isnull()進行檢測。再通過sum()，可以得到行或者列的缺失值匯總。在當前列缺失值不太多的時候，可以通過多種方法進行缺失值的填充。

可以直接指定特定的值來填補缺失值，如下所示。

In [57]: df.fillna('missing')

Out[57]:

c1 c2

0 0 1

1 1 missing

2 2 2

3 missing 3

In [58]: df.fillna(df.mean())

Out[58]:

c1 c2

0 0.0 1.0

1 1.0 2.0

2 2.0 2.0

3 1.0 3.0

也可以指定相應的方法，根據周圍的值來填補缺失值，如下所示。

In [68]: df.ix[0,1] = None

In [69]: df

Out[69]:

c1 c2

0 0.0 NaN

1 1.0 NaN

2 2.0 2.0

3 NaN 3.0

In [70]: df.fillna(method="bfill", limit=1)

Out[70]:

c1 c2

0 0.0 NaN

1 1.0 2.0

2 2.0 2.0

3 NaN 3.0

下麵進行簡要說明。

bfill

這裏指定瞭bfill（back fill）方法進行填充，即為使用缺失值後麵的數據進行填充，如第二列第二個缺失值，就被填充為其後麵的2.0，而第一列的缺失值後麵沒有值，就繼續保持缺失狀態。類似的填充方法還有ffill，用其前麵的值進行填充。

limit

使用limit是為瞭限製連續填充。這裏選擇1錶示一列中有多個缺失值相鄰時，隻填充最近的一個缺失值。

前言/序言

Python作為一門優秀的編程語言，近年來受到很多編程愛好者的青睞。一是因為Python本身具有簡捷優美、易學易用的特點；二是由於互聯網的飛速發展，我們正迎來大數據的時代，而Python無論是在數據的采集與處理方麵，還是在數據分析與可視化方麵都有獨特的優勢。我們可以利用Python便捷地開展與數據相關的項目，以很低的學習成本快速完成項目的研究。本書本著實用性的目的，著眼於整個數據分析的流程，介紹瞭從數據采集到可視化的大緻流程。希望藉此為Python初學者打開數據分析領域的大門，初窺數據分析的奧秘。

本書的主要內容

第1章主要講解瞭在Ubuntu和Windows係統下，Python集成開發環境的搭建。考慮到初學者容易為安裝第三方庫犯難，又介紹瞭三種簡單實用的方法來安裝這些常見的庫。接著對幾個後麵要用到的高級語法進行瞭簡單介紹，為之後的應用打下基礎。

第2章集中講解瞭數據采集的流程，即網絡爬蟲程序的設計與實現。首先本章沒有拘泥於使用Python的內置庫urllib庫進行實現，而是直接介紹瞭requests和其他更加簡捷強大的庫來完成程序的設計。在進階內容中，對常見的編碼問題、異常處理、代理IP、驗證碼、機器人協議、模擬登錄，以及多綫程等相關問題給齣瞭解決的方案。

第3章講解數據的清洗問題。在具體講解清洗數據之前，先介紹瞭TXT、XLSX、JSON、CSV等各種文件的導入和導齣的方法，並介紹瞭Python與MySQL數據庫交互的方式。接著介紹瞭NumPy和pandas庫的基本使用方法，這是我們用於數據處理和科學計算的兩個強大的工具。最後綜閤以上的學習介紹瞭數據的去重、缺失值的填補等經典的數據清洗方法。

第4章首先講解探索性數據分析的應用，並且簡單介紹瞭機器學習基本知識。然後演示如何應用sklearn庫提供的決策樹和最鄰近算法來處理分類問題，並嘗試根據算法原理手動實現最鄰近算法。最後介紹如何使用pandas、matplotlib和seaborn這三個庫來實現數據的可視化。

第5章是綜閤性學習的章節，講解瞭三個小項目的完整實現過程，旨在通過操作生活中真正的數據來強化前麵基礎內容的學習。

本書的讀者對象

本書麵嚮想從事數據工作的Python初學者。由於本書並不對Python的基礎語法做詳細的講解，所以希望讀者有一定的語法基礎。

測試環境及代碼

我們使用的語法是基於Python 3的，具體是Python 3.6，用到的第三方庫也已經全麵支持此版本，所以讀者不必擔心相關的版本問題；測試環境為Ubuntu 16.04 LTS 64-Bit。本書中使用的全部代碼及相關數據已經托管至Github, 讀者可以進入https://github.com/shenxiangzhuang/PythonDataAnalysis進行下載。

聯係作者

雖然本書隻是入門級圖書，但是限於筆者水平有限，難免會存在一些錯誤，有些地方的錶述可能也不是那麼準確。非常歡迎讀者指齣本書的不當之處或提齣建設性的意見。筆者的電子郵件地址是datahonor@gmail.com。

緻謝

在本書的撰寫過程中受到過很多人的幫助，這裏特彆感謝劉鬆學長，感謝學長對筆者本人長久以來的幫助，從他那裏我學到瞭很多關於Python語言、機器學習以及計算機視覺等相關知識。另外，特彆感謝IT工作者謝滿銳先生對本書的細心審校，也感謝他為本書的進一步修改提齣建設性意見。同時，感謝電子工業齣版社石倩、楊嘉媛編輯的幫助。最後，本書參閱瞭大量的國內外的文獻，這裏對有關作者錶示衷心的感謝。

書名：Python數據分析入門——從數據獲取到可視化 簡介 在這個數據爆炸的時代，掌握數據分析的能力已經成為一項不可或缺的技能，無論你是希望在科研領域取得突破，還是在商業決策中占據優勢，亦或是僅僅想更深入地理解我們周圍的世界，數據分析都將是你強大的助推器。而Python，憑藉其簡潔的語法、豐富的庫以及強大的社區支持，已然成為數據分析領域的首選語言。本書《Python數據分析入門——從數據獲取到可視化》正是為你量身打造的一站式學習指南，將引領你踏上Python數據分析的奇妙旅程，從零開始，循序漸進，掌握從數據獲取、清洗、處理、建模到最終可視化的全過程。 本書特色與核心價值 本書最大的特色在於其實戰導嚮和係統性。我們不僅僅是講解概念，更注重將理論知識轉化為實際操作。從最基礎的數據獲取方法，到復雜的模型構建，再到直觀的可視化呈現，每一個環節都配以大量真實案例和代碼示例，確保你能夠邊學邊練，快速掌握關鍵技能。 本書的核心價值在於幫助你建立一個完整的數據分析工作流。許多入門教程可能隻關注數據分析的某一個環節，導緻學習者碎片化，難以形成係統的認知。而本書將帶你貫穿整個數據分析的生命周期，讓你理解每個環節的重要性以及它們之間的關聯，從而能夠獨立完成一次完整的數據分析項目。 適用人群 零基礎學習者： 如果你對Python編程和數據分析一無所知，本書將為你提供堅實的基礎，從Python的安裝和基礎語法開始，逐步引導你進入數據分析的世界。 有一定編程基礎但缺乏數據分析經驗者： 如果你已經掌握瞭Python的基本語法，但不知道如何將這些知識應用於數據分析，本書將為你展示Python在數據處理、分析和可視化方麵的強大能力。 轉行或提升技能者： 無論你是想進入數據科學領域，還是希望在當前工作中提升數據分析能力，本書都能為你提供紮實的理論和實踐基礎。 學生和研究人員： 如果你在學習或研究中需要處理大量數據，本書將幫助你高效地完成數據處理和分析任務，為你的研究成果提供有力的支持。 內容概覽 本書內容設計上，我們力求邏輯清晰，由淺入深，覆蓋數據分析的各個關鍵階段。 第一部分：Python基礎與數據獲取 在開始數據分析之前，你需要對Python有一個基本的瞭解。本部分將為你打下堅實的Python編程基礎，包括： Python環境搭建： 詳細介紹如何安裝Python以及常用的開發環境（如Anaconda、Jupyter Notebook），讓你能夠快速進入編碼狀態。 Python基礎語法： 講解Python的核心概念，如變量、數據類型（整數、浮點數、字符串、布爾值）、運算符、控製流（if-else語句、for循環、while循環）、函數等，幫助你掌握編寫Python程序的基本功。 數據結構： 重點介紹Python中常用的數據結構，如列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）和集閤（Set），理解它們在數據存儲和操作中的作用。 數據獲取： 這是數據分析的起點。我們將介紹多種數據獲取方式，讓你能夠從不同的來源獲取所需數據： 文件讀取： 學習如何讀取CSV、Excel、JSON等常見格式的文件，這是最基礎也是最常用的數據獲取方式。 網絡爬蟲入門： 介紹使用Python庫（如requests、BeautifulSoup）進行網頁數據抓取的基礎知識，讓你能夠從互聯網上自動獲取信息。 數據庫交互： 講解如何連接和操作常見的數據庫（如SQLite、MySQL），提取數據庫中的數據。 API調用： 介紹如何通過API接口獲取來自各種服務（如社交媒體、天氣服務）的數據。 第二部分：數據清洗與預處理 原始數據往往是雜亂無章的，充斥著缺失值、異常值、格式不統一等問題，直接使用這些數據進行分析將導緻錯誤的結果。本部分將教會你如何有效地進行數據清洗和預處理，為後續分析奠定基礎。 NumPy入門： 深入學習NumPy庫，它是Python進行科學計算的基礎，提供高效的多維數組對象和相關的數學函數。你將學會使用NumPy進行數值計算、數組操作、索引和切片等。 Pandas數據處理的核心： Pandas是Python數據分析的“瑞士軍刀”。本部分將詳細講解Pandas的核心數據結構——Series和DataFrame，以及如何利用它們進行數據讀取、存儲、索引、選擇、閤並、重塑等操作。 缺失值處理： 學習如何檢測、識彆和處理數據中的缺失值，包括刪除、填充（均值、中位數、眾數、插值法）等策略。 異常值檢測與處理： 介紹識彆數據中異常值的方法（如箱綫圖、Z-score法），並探討如何處理異常值，如移除或變換。 數據格式轉換與標準化： 學習如何統一數據格式，處理日期時間數據、文本數據，以及進行數據類型轉換。 數據分組與聚閤： 掌握使用Pandas的`groupby()`函數進行數據分組、聚閤和匯總，這是從大量數據中提取關鍵信息的重要手段。 數據閤並與連接： 學習如何將多個數據集閤並（merge）或連接（join），以構建更全麵的分析數據集。 第三部分：數據探索性分析（EDA） 在清洗好數據後，我們需要對其進行深入的探索，理解數據的分布、特徵之間的關係以及潛在的模式。 描述性統計： 使用Pandas和NumPy計算數據的均值、中位數、方差、標準差、最小值、最大值等統計量，瞭解數據的基本特徵。 數據分布分析： 學習如何通過直方圖、密度圖等方式可視化數據的分布情況，判斷數據是否符閤正態分布等。 特徵間關係分析： 探索不同特徵之間的相關性，使用散點圖、熱力圖等工具來發現變量之間的綫性或非綫性關係。 分組分析： 結閤數據分組和聚閤技術，深入分析不同類彆下的數據特徵差異。 第四部分：數據可視化 數據可視化是將分析結果直觀呈現的關鍵環節，能夠幫助我們更清晰地理解數據，並有效地與他人溝通發現。 Matplotlib基礎： 學習Matplotlib庫，它是Python中最基礎和最靈活的繪圖庫。掌握創建各種基本圖錶，如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖等，並學會自定義圖錶的標題、標簽、圖例、顔色等。 Seaborn進階可視化： Seaborn是基於Matplotlib的高級可視化庫，提供瞭更美觀、更便捷的繪圖接口，特彆適閤用於統計圖形。學習使用Seaborn繪製更復雜的統計圖錶，如箱綫圖、小提琴圖、熱力圖、分布圖等，以及如何根據數據變量的美學屬性（如顔色、大小）來映射數據。 交互式可視化入門（可選）： 簡單介紹Plotly或Bokeh等庫，讓你瞭解如何創建交互式的圖錶，使數據探索更加生動。 可視化最佳實踐： 講解如何選擇閤適的圖錶類型來錶達不同的數據含義，以及如何設計清晰、簡潔、信息豐富的可視化圖錶。 第五部分：機器學習入門與應用（可選，但推薦） 雖然本書定位為入門，但掌握一些基礎的機器學習模型將極大地擴展你的數據分析能力。本部分將簡要介紹機器學習的基本概念，以及如何使用Python庫（如Scikit-learn）來實現一些常見的模型。 機器學習基本概念： 介紹監督學習、無監督學習、迴歸、分類等核心概念。 模型訓練與評估： 學習如何使用Scikit-learn進行模型訓練，包括數據劃分、特徵工程（簡介）、模型選擇和模型評估（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差等）。 常見模型示例： 演示如何使用綫性迴歸、邏輯迴歸、決策樹、K-means聚類等基本模型解決實際問題。 學習本書，你將收獲： 紮實的Python數據分析技能： 從數據獲取到可視化的完整流程，讓你具備獨立完成數據分析項目的能力。 強大的工具箱： 熟練掌握NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等核心Python數據分析庫。 解決實際問題的能力： 通過大量的案例學習，將理論知識應用於解決現實世界中的數據問題。 清晰的思維模式： 理解數據分析的邏輯和方法論，培養嚴謹的數據思維。 持續學習的動力： 建立起對數據科學的興趣，為進一步深入學習打下堅實基礎。 結語 數據是未來的石油，而Python則是提煉這些石油的利器。《Python數據分析入門——從數據獲取到可視化》將是你在這條道路上的最佳夥伴。無論你是想開啓一段全新的職業生涯，還是希望在現有領域實現技術飛躍，本書都將為你提供最直接、最有效的路徑。現在，就讓我們一起，用Python解鎖數據的無限可能！

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容讓我對數據分析有瞭全新的認識。我原本以為數據分析隻是簡單地處理數字，但這本書讓我看到瞭數據背後蘊含的巨大能量。作者用生動的語言和翔實的案例，將原本枯燥的代碼和復雜的概念解釋得通俗易懂。我尤其喜歡書中關於數據可視化的部分，它不僅僅是教你如何畫圖，更是引導你如何通過圖錶來講述數據故事，如何讓數據變得直觀、有說服力。我嘗試瞭書中介紹的幾種可視化方法，發現即使是簡單的柱狀圖和摺綫圖，在恰當的應用下也能展現齣驚人的洞察力。比如，書中關於銷售數據趨勢分析的案例，通過一個簡單的摺綫圖，就能清晰地看到産品的淡旺季，為製定營銷策略提供瞭有力的依據。這讓我意識到，優秀的數據分析師不僅要有紮實的技術功底，更要有敏銳的洞察力和良好的溝通能力，而這本書正是從這兩個方麵幫助我提升。

評分☆☆☆☆☆

這本書的內容深度和廣度都讓我感到驚喜。它不僅僅停留在基礎知識的講解，而是深入到瞭一些更高級的概念和技術。作者在講解過程中，充分考慮到瞭讀者的學習麯綫，循序漸進，邏輯清晰。對於每一個重要的概念，都配以詳細的代碼示例和圖文解釋，讓我能夠輕鬆理解和掌握。我特彆喜歡書中關於機器學習在數據分析中的應用章節，它為我打開瞭新的視野，讓我看到瞭數據分析的更多可能性。雖然我目前還沒有深入學習機器學習，但這本書讓我對它産生瞭濃厚的興趣，並為我日後的深入學習打下瞭堅實的基礎。此外，書中關於數據預處理和特徵工程的講解也非常到位，這些都是數據分析中至關重要的環節，能夠極大地影響分析結果的質量。這本書真的讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

這本書的排版設計非常人性化，字體大小適中，段落清晰，閱讀起來非常舒適。而且，書中大量的圖錶和代碼片段，都經過瞭精心設計，不僅美觀，而且易於理解。我特彆喜歡書中對於復雜概念的類比和解釋，使得我能夠很快地理解並記住。例如，在講解數據清洗的某個環節時，作者用瞭一個非常貼切的生活化比喻，讓我瞬間茅塞頓開。此外，書中還提供瞭一些非常實用的資源鏈接和工具推薦，為我的學習之路提供瞭極大的便利。我嘗試使用書中推薦的一些在綫平颱來練習代碼，感覺非常流暢。總的來說，這本書不僅僅是一本技術書籍，更是一本能夠激發讀者學習興趣和探索欲望的優秀讀物。它讓我對數據分析産生瞭由衷的喜愛，並堅定瞭我在這個領域深入發展的決心。

評分☆☆☆☆☆

在接觸這本書之前，我對Python在數據分析領域的應用瞭解非常有限，僅僅停留在一些零散的概念層麵。而這本書的齣現，徹底改變瞭我的認知。它不是簡單地羅列Python的語法，而是將Python的強大功能與實際的數據分析任務緊密結閤。從數據的導入、清洗、轉換，到各種統計分析方法的應用，再到最終的數據可視化，這本書為我構建瞭一個完整的知識體係。我尤其欣賞作者在講解過程中，穿插的大量實戰案例。這些案例取材於現實生活中的各種場景，讓我能夠親身感受到數據分析的魅力，並學到如何在實際工作中運用所學的知識。例如，書中關於用戶行為分析的案例，就讓我明白瞭如何通過分析用戶點擊、瀏覽、購買等行為數據，來優化産品設計和提升用戶體驗。這本書不僅是學習Python數據分析的入門指南，更是通往數據驅動決策之路的啓濛之書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常吸引人，簡潔大方，讓人一眼就能聯想到數據和代碼的結閤。我一直對數據分析很感興趣，但又苦於不知從何入手。市麵上有很多關於Python的書籍，但大多過於理論化，或者內容過於分散，很難形成一個完整的學習路徑。這本書的齣現，恰好填補瞭我的這一需求。從目錄上看，它涵蓋瞭從最基礎的數據獲取，到中間的數據清洗、處理，再到最終的數據可視化，整個流程都梳理得非常清晰。特彆是看到“從數據獲取”這個章節，就覺得非常實用，很多時候我們拿到現成的數據集，但實際工作中，很多數據都需要自己去爬取或者對接API，這部分內容的介紹，無疑能讓讀者在實際操作中少走很多彎路。而且，書名中“入門”二字，也讓我感到安心，知道它會以循序漸進的方式引導我，不會讓我一開始就麵對過於復雜的概念而望而卻步。我特彆期待它在數據清洗方麵的內容，因為數據質量問題往往是阻礙數據分析成敗的關鍵，如果這本書能提供一些實用的技巧和方法，那就太棒瞭。

評分☆☆☆☆☆

不錯 入門需要

評分☆☆☆☆☆

滿滿的乾貨，可以上手試一試

評分☆☆☆☆☆

說實話這本書的內容很多，對初學者並不友好。是幾個作者閤著的，脈絡有點亂，看看就好，拿來快速上手有點睏難。

評分☆☆☆☆☆

挺好的，很便宜，滿100減50

評分☆☆☆☆☆

適閤用來上手，用例子來講用法，很有用處。。。。

評分☆☆☆☆☆

彆人推薦的，感覺很不錯，好好看完吧?

評分☆☆☆☆☆

內容通俗易懂，適閤初學者。高階程序員不推薦。書的質量還是不錯的。

評分☆☆☆☆☆

不錯 入門需要

評分☆☆☆☆☆

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