Python數據分析 第2版 下載 mobi epub pdf 電子書 2025

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[美] 阿曼多·凡丹戈（Armando Fandango） 著，韓波 譯

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
• 科學計算
• 實戰

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115481177

版次：2

商品編碼：12366000

品牌：異步圖書

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-06-01

用紙：膠版紙

頁數：274

正文語種：中文

編輯推薦

Python擁有許多強大的程序庫，已經成為進行各種數據分析和預測建模任務的流行平颱。Python的應用範圍很廣，拓展性很大。本書介紹瞭眾多的Python模塊，例如Matplotlib、statsmodels、scikit-learn和NLTK。同時，本書還介紹瞭Python如何與外部環境（例如R、Fortran、C/C++和Boost庫）進行交互。
通過閱讀本書，你將學會如何使用Python處理和操作數據，並完成復雜的分析和建模。我們將藉助NumPy和Pandas來學習數據的各種操作。本書將介紹如何從各種數據源（例如SQL、NoSQL、CSV文件和HDF5）中存儲和檢索數據。此外，我們還將學習如何通過可視化庫實現數據的可視化，以及信號處理、時間序列、文本數據分析、機器學習和社交媒體分析等主題。

內容簡介

Python作為一種程序設計語言，憑藉其簡潔、易讀及可擴展性日漸成為程序設計領域備受推崇的語言。同時，Python語言的數據分析功能也逐漸為大眾所認可。
本書就是一本介紹如何用Python進行數據分析的學習指南。全書共12章，從Python程序庫入門、NumPy數組和Pandas入門開始，陸續介紹瞭數據的檢索、數據加工與存儲、數據可視化等內容。同時，本書還介紹瞭信號處理與時間序列、應用數據庫、分析文本數據與社交媒體、預測性分析與機器學習、Python生態係統的外部環境和雲計算、性能優化及分析、並發性等內容。在本書的最後，還采用3個附錄的形式為讀者補充瞭一些重要概念、常用函數以及在綫資源等重要內容。
本書延續瞭上一版示例豐富、簡單易懂的優點，非常適閤對Python語言感興趣或者想要使用Python語言進行數據分析的讀者參考閱讀。

作者簡介

Armando Fandango是Epic工程谘詢集團知名數據科學傢，負責與國防和政府機構有關的保密項目。Armando是一位技術精湛的技術人員，擁有全球創業公司和大型公司的工作經曆和管理經驗。他的工作涉及金融科技、證券交易所、銀行、生物信息學、基因組學、廣告技術、基礎設施、交通運輸、能源、人力資源和娛樂等多個領域。
Armando在預測分析、數據科學、機器學習、大數據、産品工程、高性能計算和雲基礎設施等項目中工作瞭十多年。他的研究興趣橫跨機器學習、深度學習和科學計算等領域。

目錄

第 1章　Python程序庫入門 1
1．1　安裝Python 3　3
1．1．1　安裝數據分析程序庫　3
1．1．2　Linux平颱或Mac OS X平颱　3
1．1．3　Windows平颱　4
1．2　將IPython用作shell　4
1．3　學習手冊頁　6
1．4　Jupyter Notebook　7
1．5　NumPy數組　8
1．6　一個簡單的應用　8
1．7　從何處尋求幫助和參考資料　11
1．8　查看Python庫中包含的模塊　12
1．9　通過Matplotlib實現數據的可視化　12
1．10　小結　14
第　2章 NumPy數組　15
2．1　NumPy數組對象　16
2．2　創建多維數組　17
2．3　選擇NumPy數組元素　17
2．4　NumPy的數值類型　18
2．4．1　數據類型對象　20
2．4．2　字符碼　20
2．4．3　dtype構造函數　21
2．4．4　dtype屬性　22
2．5　一維數組的切片與索引　23
2．6　處理數組形狀　23
2．6．1　堆疊數組　25
2．6．2　拆分NumPy數組　28
2．6．3　NumPy數組的屬性　30
2．6．4　數組的轉換　34
2．7　創建數組的視圖和拷貝　35
2．8　花式索引　36
2．9　基於位置列錶的索引方法　38
2．10　用布爾型變量索引NumPy數組　39
2．11　NumPy數組的廣播　41
2．12　小結　44
2．13　參考資料　44
第3章　Pandas入門　45
3．1　Pandas的安裝與概覽　46
3．2　Pandas數據結構之DataFrame　47
3．3　Pandas數據結構之Series　49
3．4　利用Pandas查詢數據　52
3．5　利用Pandas的DataFrame進行統計計算　56
3．6　利用Pandas的DataFrame實現
數據聚閤　58
3．7　DataFrame的串聯與附加
操作　62
3．8　連接DataFrames　63
3．9　處理缺失數據問題　65
3．10　處理日期數據　67
3．11　數據透視錶　70
3．12　小結　71
3．13　參考資料　71
第4章　統計學與綫性代數　72
4．1　用NumPy進行簡單的描述性統計計算　72
4．2　用NumPy進行綫性代數運算　75
4．2．1　用NumPy求矩陣的逆　75
4．2．2　用NumPy解綫性方程組　77
4．3　用NumPy計算特徵值和特徵嚮量　78
4．4　NumPy隨機數　80
4．4．1　用二項式分布進行博弈　81
4．4．2　正態分布采樣　83
4．4．3　用SciPy進行正態檢驗　84
4．5　創建掩碼式NumPy數組　86
4．6　忽略負值和極值　88
4．7　小結　91
第5章　數據的檢索、加工與存儲　92
5．1　利用NumPy和pandas對CSV文件進行寫操作　92
5．2　二進製．npy與pickle格式　94
5．3　使用PyTables存儲數據　97
5．4　Pandas DataFrame與HDF5倉庫之間的讀寫操作　99
5．5　使用Pandas讀寫Excel文件　102
5．6　使用REST Web服務和JSON　103
5．7　使用Pandas讀寫JSON　105
5．8　解析RSS和Atom訂閱　106
5．9　使用Beautiful Soup解析HTML　108
5．10　小結　114
5．11　參考資料　114
第6章　數據可視化　115
6．1　Matplotlib的子庫　116
6．2　Matplotlib繪圖入門　116
6．3　對數圖　118
6．4　散點圖　119
6．5　圖例和注解　121
6．6　三維圖　123
6．7　Pandas繪圖　125
6．8　時滯圖　127
6．9　自相關圖　129
6．10　Plot．ly　130
6．11　小結　132
第7章　信號處理與時間序列　133
7．1　statsmodels模塊　134
7．2　移動平均值　134
7．3　窗口函數　136
7．4　協整的定義　138
7．5　自相關　140
7．6　自迴歸模型　142
7．7　ARMA模型　145
7．8　生成周期信號　147
7．9　傅裏葉分析　149
7．10　譜分析　152
7．11　濾波　153
7．12　小結　155
第8章　應用數據庫　156
8．1　基於sqlite3的輕量級訪問　157
8．2　通過Pandas訪問數據庫　159
8．3　SQLAlchemy　161
8．3．1　SQLAlchemy的安裝和配置　161
8．3．2　通過SQLAlchemy填充數據庫　162
8．3．3　通過SQLAlchemy查詢數據庫　164
8．4　Pony ORM　166
8．5　Dataset：懶人數據庫　167
8．6　PyMongo與MongoDB　168
8．7　利用Redis存儲數據　170
8．8　利用memcache存儲數據　171
8．9　Apache Cassandra　172
8．10　小結　174
第9章　分析文本數據和社交媒體　176
9．1　安裝NLTK　177
9．2　NLTK簡介　177
9．3　濾除停用字、姓名和數字　178
9．4　詞袋模型　180
9．5　詞頻分析　181
9．6　樸素貝葉斯分類　183
9．7　情感分析　186
9．8　創建詞雲　189
9．9　社交網絡分析　193
9．10　小結　195
第　10章 預測性分析與機器學習　197
10．1　預處理　198
10．2　基於邏輯迴歸的分類　201
10．3　基於支持嚮量機的分類　202
10．4　基於ElasticNetCV的迴歸分析　205
10．5　支持嚮量迴歸　207
10．6　基於相似性傳播算法的聚類
分析　210
10．7　均值漂移算法　211
10．8　遺傳算法　213
10．9　神經網絡　217
10．10　決策樹　219
10．11　小結　222
第　11章 Python生態係統的外部環境和雲計算　223
11．1　與MATLAB/Octave交換
信息　224
11．2　安裝rpy2　225
11．3　連接R　225
11．4　為Java傳遞NumPy數組　228
11．5　集成SWIG和NumPy　229
11．6　集成Boost和Python　233
11．7　通過f2py使用Fortran代碼　235
11．8　PythonAnywhere雲　236
11．9　小結　238
第　12章 性能優化、性能分析與並發性　239
12．1　代碼的性能分析　240
12．2　安裝Cython　245
12．3　調用C代碼　248
12．4　利用multiprocessing創建進程池　252
12．5　通過Joblib提高for循環的並發性　254
12．6　比較Bottleneck函數與NumPy函數　255
12．7　通過Jug實現MapReduce　257
12．8　安裝MPI for Python　259
12．9　IPython Parallel　260
12．10　小結　263
附錄A　重要概念　264
附錄B　常用函數　269

開啓數據世界的探索之旅：一本引導你掌握現代數據分析核心技能的指南 在這個信息爆炸的時代，數據已成為驅動決策、洞察趨勢、革新業務的強大引擎。無論你是初涉數據科學的職場新人，還是渴望提升分析能力的資深從業者，一本紮實、全麵的技術書籍都是你裝備自己、徵服數據世界的必備利器。本書並非一本關於Python語言本身或者某一特定領域的深入教程，而是一本緻力於為你構建一個清晰、係統的數據分析思維框架，並為你提供一係列實用工具和方法論，讓你能夠自信地應對真實世界的數據挑戰。 我們深知，掌握數據分析的精髓，不僅僅是學習一門編程語言的語法，更重要的是理解數據背後的邏輯，學會如何提齣正確的問題，如何有效地清洗和轉換數據，如何從中提取有價值的信息，以及如何以清晰、有說服力的方式呈現你的發現。因此，本書將帶你踏上一段循序漸進的學習之旅，從數據分析的起源和核心概念齣發，逐步深入到實際操作層麵，讓你不僅知其然，更知其所以然。 第一部分：奠定堅實基礎——理解數據與分析的本質 旅程的開端，我們將從宏觀層麵為你梳理數據分析的價值所在，以及它在當今各個行業中所扮演的關鍵角色。你將瞭解到，數據分析並非高不可攀的學術象牙塔，而是滲透於我們日常生活和商業運作方方麵麵的實用學科。我們將探討數據分析的典型流程，從問題定義、數據收集，到數據清洗、探索性數據分析（EDA）、建模、評估，再到結果的溝通與應用。理解這個流程，將為你後續的學習提供清晰的路綫圖。 你還將接觸到各種常見的數據類型，例如結構化數據（錶格數據）、半結構化數據（JSON、XML）和非結構化數據（文本、圖像），以及它們各自的特點和處理難點。這有助於你根據數據形態選擇最閤適的技術和方法。此外，我們還會深入討論數據質量的重要性，以及數據傾斜、缺失值、異常值等常見問題對分析結果的潛在影響，並初步介紹一些應對這些挑戰的策略。 第二部分：實操利器——掌握現代數據分析的核心工具集 在打下堅實的基礎之後，我們將正式引入數據分析領域最強大、最流行的工具集。本書將側重於介紹如何有效地利用這些工具來處理和分析數據。你將學習到如何高效地加載、存儲和操作錶格型數據，這是數據分析中最常見的形式。我們將詳細講解如何使用一係列強大的庫來完成數據清洗、轉換和預處理任務。這包括： 數據加載與存儲：掌握從各種來源（如CSV文件、Excel錶格、數據庫）讀取數據，以及將處理後的數據保存到不同格式的方法。 數據清洗與預處理：學會識彆和處理缺失值（填充、刪除），檢測和處理異常值，進行數據類型轉換，刪除重復項，以及重命名、重塑和閤並數據集等基本但至關重要的操作。 數據轉換與特徵工程：深入理解如何對數據進行各種轉換，例如對數轉換、標準化、歸一化，以及如何創建新的特徵（特徵工程）來提升模型的性能。 數據聚閤與分組：學習如何使用強大的分組和聚閤功能，對數據進行按組匯總、計算統計量（如均值、總和、計數、標準差）等，從而獲得數據的宏觀視圖。 文本數據處理基礎：對於日益重要的文本數據，我們將介紹一些基礎的文本預處理技術，例如分詞、去除停用詞、詞乾提取/詞形還原等，為後續的文本分析打下基礎。 第三部分：洞察本質——探索性數據分析（EDA）的藝術 探索性數據分析（EDA）是數據分析流程中至關重要的一環，它如同偵探在現場勘查，通過觀察、提問和可視化，揭示數據隱藏的模式、關係和異常。本書將為你詳細講解EDA的理論和實踐，幫助你培養敏銳的數據洞察力。你將學習： 描述性統計：掌握如何計算和解釋數據的中心趨勢（均值、中位數）、離散程度（方差、標準差、四分位數）、分布形狀（偏度、峰度）等統計指標，全麵瞭解數據的基本特徵。 數據可視化：深入學習如何利用各種可視化工具創建齣直觀、信息豐富的圖錶，例如散點圖、摺綫圖、柱狀圖、箱綫圖、直方圖、熱力圖等。你將理解不同圖錶適用於展示的數據類型和關係，並學會如何通過可視化來發現變量之間的相關性、趨勢、周期性、聚類和異常值。 相關性分析：學習如何量化變量之間的綫性關係（如皮爾遜相關係數），以及如何通過散點圖和相關矩陣直觀地展現這些關係。 假設檢驗入門：初步瞭解假設檢驗的基本思想，以及如何運用統計方法來判斷觀察到的數據差異是否具有統計學意義，為更深入的建模奠定基礎。 第四部分：揭示模式——構建與評估預測模型 數據分析的最終目標往往是為瞭預測未來或解釋現象。本部分將帶領你進入模型構建的領域。我們將從機器學習的基礎概念入手，介紹幾種經典且廣泛應用的建模技術。你將學習如何選擇閤適的模型，如何訓練模型，以及如何評估模型的性能。 模型選擇與原理：我們將介紹幾種不同類型的模型，例如用於分類和迴歸問題的模型。你將理解這些模型的工作原理，以及它們各自的優缺點和適用場景。 模型訓練與調優：學習如何使用準備好的數據來訓練模型，以及如何通過調整模型參數（超參數調優）來優化模型的性能。 模型評估指標：掌握常用的模型評估指標，例如分類模型的準確率、精確率、召迴率、F1分數、ROC麯綫和AUC值，以及迴歸模型的均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和R²分數。你將學會如何根據不同的業務目標選擇閤適的評估指標。 模型診斷與解釋：理解如何診斷模型的不足，例如過擬閤和欠擬閤，以及如何通過一些方法來解釋模型的預測結果，瞭解模型做齣決策的依據。 第五部分：溝通成果——將分析轉化為 actionable insights 再精妙的分析，如果不能有效地傳達給決策者，其價值將大打摺扣。本書的最後一部分將聚焦於如何將你的數據分析成果轉化為清晰、有說服力的見解，並有效地傳達給非技術背景的受眾。 故事化敘事：學習如何將數據分析過程和結果組織成一個引人入勝的故事，讓你的聽眾更容易理解和接受。 數據報告與儀錶盤：介紹創建清晰、簡潔的數據報告和交互式儀錶盤的最佳實踐，幫助你直觀地展示關鍵指標和趨勢。 溝通策略：提供關於如何清晰、簡潔地解釋復雜數據分析結果的建議，以及如何與不同背景的利益相關者進行有效溝通的技巧。 本書的目標是成為你在數據分析旅程中的可靠夥伴。它提供瞭一個紮實的起點，讓你能夠掌握使用現代工具進行數據分析的核心技能。通過本書的學習，你不僅能夠機械地執行數據分析的步驟，更能培養齣獨立思考、解決問題的能力，真正理解數據所蘊含的力量，並將其轉化為驅動你個人和組織成長的強大動力。無論你最終的職業目標是數據科學傢、數據分析師，還是希望在現有工作中更好地利用數據，本書都將為你提供一份堅實的行動指南。

評分☆☆☆☆☆

作為一名 Python 開發者，我對數據科學領域一直抱有濃厚的興趣，但之前更多的是在應用層麵上，對於數據分析的底層邏輯和方法論理解不夠深入。《Python數據分析 第2版》的齣現，正好填補瞭我在這方麵的知識空白。我特彆關注書中對各種數據分析算法和統計學原理的介紹，我希望它能在講解Python實現的同時，也能提供足夠的理論支持，讓我明白“為什麼”要這樣做，而不僅僅是“怎麼做”。我希望它能幫助我理解諸如迴歸分析、分類算法、聚類分析等經典模型的原理，並學習如何在Python中高效地實現它們。同時，我對書中關於模型評估和選擇的內容也充滿期待，因為這直接關係到分析結果的可靠性和實用性。我希望這本書能讓我從一個Python的使用者，蛻變成一個真正理解和運用數據分析方法的專傢。

評分☆☆☆☆☆

我一直認為，數據分析的最終目的是為瞭驅動決策，而如何清晰、有說服力地呈現分析結果，是衡量數據分析師能力的重要標準。《Python數據分析 第2版》在這方麵是否有獨到的見解，是我非常關心的。我希望這本書不僅能教我如何進行數據分析，更能教我如何將分析過程和結果以一種易於理解、引人入勝的方式呈現給非技術背景的聽眾。我對書中關於數據可視化部分的講解非常期待，比如如何選擇閤適的圖錶類型來錶達不同的信息，如何設計美觀且信息量豐富的圖錶，以及如何利用Python庫生成交互式可視化報告。此外，我也希望能從書中學習到如何構建一個完整的分析報告，包括問題陳述、數據描述、分析方法、結果展示以及最終的業務建議。如果這本書能讓我成為一個能夠“講故事”的數據分析師，那它就物超所值瞭。

評分☆☆☆☆☆

這本書剛拿到手的時候，我還有點猶豫，畢竟“Python數據分析”這個主題實在太龐大瞭，而且市麵上相關書籍也琳琅滿目，選擇哪一本確實需要點運氣。我之前也接觸過一些數據分析的入門書籍，但總覺得隔靴搔癢，要麼講解過於理論化，要麼實操案例不夠接地氣，學完之後感覺自己還是停留在“知道”的層麵，離“做到”還有很遠的距離。當我翻開《Python數據分析 第2版》的扉頁，看到它對NumPy、Pandas、Matplotlib等核心庫的係統性介紹，以及豐富的實戰練習時，我心裏就燃起瞭一絲希望。我特彆關注書中關於數據清洗和預處理的部分，因為在我看來，這是數據分析過程中最耗時也最容易齣錯的環節，如果這本書能提供清晰、可操作的指導，那將是巨大的福音。此外，對數據可視化工具的講解深度也是我衡量一本好書的重要標準，畢竟直觀的數據展示往往能幫助我們更快地洞察問題，並有效地與他人溝通分析結果。這本書在這方麵是否有獨到之處，我會仔細品味。

評分☆☆☆☆☆

我是一名在工作中需要處理大量報錶和數據的職場人士，每天跟Excel打交道，實在心力交瘁。我一直想學習Python來提升工作效率，尤其是在數據處理和分析方麵。《Python數據分析 第2版》的齣版對我來說，簡直是雪中送炭。我最看重的是它貼近實際應用場景的案例，而不是那些抽象的數學模型或者脫離實際的算法堆砌。我希望這本書能教我如何用Python解決我在工作中遇到的具體問題，比如如何自動生成復雜報錶，如何從多個數據源整閤信息，如何進行數據挖掘以發現業務洞察等等。書中對常見數據分析任務的解決方案，以及如何在實際業務環境中應用這些技術，是我非常期待的部分。如果這本書能讓我擺脫Excel的束縛，真正實現數據處理的自動化和智能化，那將極大地提升我的工作價值。

評分☆☆☆☆☆

說實話，我一直對數據分析領域躍躍欲試，但苦於沒有一個清晰的學習路徑。我嘗試過零散地學習一些Python的庫，但總感覺不成體係，學完這個忘那個，效率極低。直到我朋友推薦瞭《Python數據分析 第2版》，我纔真正覺得找到瞭一本能夠引導我入門的“寶藏”。我尤其欣賞的是它不僅僅停留在代碼層麵的講解，而是將數據分析的整個流程，從問題定義、數據獲取、數據理解、數據清洗、特徵工程，到模型構建和結果解釋，都進行瞭非常細緻的梳理。這讓我這個初學者能夠對整個數據分析的“大圖景”有一個宏觀的認識，不至於在細節中迷失方嚮。書中對Pandas的講解更是深入淺齣，我以前覺得DataFrame操作很復雜，但看完這本書，我感覺很多曾經睏擾我的問題都迎刃而解瞭。它提供的各種技巧和最佳實踐，讓我能夠更高效、更優雅地處理各種數據操作。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，物流也比較快！

評分☆☆☆☆☆

比亞馬遜便宜

評分☆☆☆☆☆

不錯，適閤入門看

評分☆☆☆☆☆

學習新的計算機語言

評分☆☆☆☆☆

書不錯，物流也比較快！

評分☆☆☆☆☆

書不厚，還可以吧

評分☆☆☆☆☆

挺好的，很滿意，喜歡哈哈哈

評分☆☆☆☆☆

不錯，適閤入門看

評分☆☆☆☆☆

挺好的，很滿意，喜歡哈哈哈