Python數據分析（影印版） [Python Data Analysis] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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☆☆☆☆☆

Ivan，Idris 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
• 科學計算
• 數據可視化
• 影印版

齣版社： 東南大學齣版社

ISBN：9787564160647

版次：1

商品編碼：11830505

包裝：平裝

外文名稱：Python Data Analysis

開本：16開

齣版時間：2016-01-01

用紙：膠版紙

頁數：329

字數：426000

正文語種：英文

內容簡介

　　Python是一種多範式的編程語言，既適閤麵嚮對象的應用開發，也適閤函數式設計模式。Python已然成為數據科學傢們在數據分析、可視化和機器學習方麵的**語言，它可以帶來高效率和高生産力。
　　《Python數據分析（影印版 英文版）》將教會初學者如何發掘Python的*大潛力用於數據分析，包括從數據獲取、清洗、操作、可視化以及存儲到復分析和建模等一切相關主題。它聚焦於一係列開源Python模塊，比如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、I Python、Cython、scikit-learn以及NLTK等。在後麵的章節裏，《Python數據分析（影印版 英文版）》涵蓋瞭數據可視化、信號處理與時間序列分析、數據庫、可預測分析及機器學習等主題。

目錄

Preface
Chapter 1： Getting Started with Python Libraries
Software used in this book
Installing software and setup
On Windows
On Linux
On Mac OS X
Building NumPy SciPy， matplotlib， and IPython from source
Installing with setuptools
NumPy arrays
A simple application
Using IPython as a shell
Reading manual pages
IPython notebooks
Where to find help and references
Summary

Chapter 2： NumPy Arrays
The NumPy array object
The advantages of NumPy arrays
Creating a multidimensional array
Selecting NumPy array elements
NumPy numerical types
Data type objects
Character codes
The dtype constructors
The dtype attributes
One-dimensional slicing and indexing
Manipulating array shapes
Stacking arrays
Splitting NumPy arrays
NumPy array attributes
Converting arrays
Creating array views and copies
Fancy indexing
Indexing with a list of locations
Indexing NumPy arrays with Booleans
Broadcasting NumPy arrays
Summary

Chapter 3： Statistics and Linear Algebra
NumPy and SciPy modules
Basic descriptive statistics with NumPy
Linear algebra with NumPy
Inverting matrices with NumPy，
Solving linear systems with NumPy
Finding eigenvalues and eigenvectors with-NumPy
NumPy random numbers
Gambling with the binomial distribution
Sampling the normal distribution
Performing a normality test with SciPy
Creating a NumPy-masked array
Disregarding negative and extreme values
Summary

Chapter 4： pandas Primer
Installing and exploring pandas
pandas DataFrames
pandas Series
Querying data in pandas
Statistics with pandas DataFrames
Data aggregation with pandas DataFrames
Concatenating and appending DataFrames
Joining DataFrames
Handling missing values
Dealing with dates
Pivot tables
Remote data access
Summary

Chapter 5： Retrieving， Processing， and Storing Data
Writing CSV files withNumPy and pandas
Comparing the NumPy ．npy binary format and pickling
pandas DataFrames
Storing data with PyTables
Reading and writing pandas DataFrames to HDF5 stores
Reading and writing to Excel with pandas
Using REST web services and JSON
Reading and writing JSON with pandas
Parsing RSS and Atom feeds
Parsing HTML with Beautiful Soup
Summary

Chapter 6： Data Visualization
matplotlib subpackages
Basic matplotlib plots
Logarithmic plots
Scatter plots
Legends and annotations
Three-dimensional plots
Plotting in pandas
Lag plots
Autocorrelation plots
Plot．ly
Summary

Chapter 7： Signal Processing and Time Series
statsmodels subpackages
Moving averages
Window functions
Defining cointegration
Autocorrelation
Autoregressive models
ARMA models
Generating periodic signals
Fourier analysis
Spectral analysis
Filtering
Summary

Chapter 8： Working with Databases
Lightweight access with sqlite3
Accessing databases from pandas
SQLAIchemy
Installing and setting up SQLAIchemy
Populating a database with SQLAIchemy
Querying the database with SQLAIchemy
Pony ORM
Dataset - databases for lazy people
PyMongo and MongoDB
Storing data in Redis
Apache Cassandra
Summary

Chapter 9： Analyzing Textual Data and Social Media
Installing NLTK
Filtering out stopwords， names， and numbers
The bag-of-words model
Analyzing word frequencies
Naive Bayes classification
Sentiment analysis
Creating word clouds
Social network analysis
Summary
Chapter 10： Predictive Analytics and Machine Learning
A tour of scikit-learn
Preprocessing
Classification with logistic regression
Classification with support vector machines
Regression with ElasticNetCV
Support vector regression
Clustering with affinity propagation
Mean Shift
Genetic algorithms
Neural networks
Decision trees
Summary

Chapter 11： Environments Outside the Python Ecosystem and Cloud Computing
Exchanging information with MATLAB/Octave
Installing rpy2
Interfacing with R
Sending NumPy arrays to Java
Integrating SWIG and NumPy
Integrating Boost and Python
Using Fortran code through f2py
Setting up Google App Engine
Running programs on PythonAnywhere
Working with Wakari
Summary

Chapter 12： Performance Tuning， Profiling， and Concurrency
Profiling the code
Installing Cython
Calling C code
Creating a process pool with multiprocessing
Speeding up embarrassingly parallel for loops with Joblib
Comparing Bottleneck to NumPy functions
Performing MapReduce with Jug
Installing MPI for Python
IPython Parallel
Summary

Appendix A： Key Concepts
Appendix B： Useful Functions
matplotlib
NumPy
pandas
Scikit-learn
SciPy
scipy．fftpack
scipy．signal
scipy．stats
Appendix C： Online Resources
Index

精彩書摘

　　《Python數據分析（影印版）》：
　　Installing and exploring pandas
　　The minimal dependency set requirements for pandas is given as follows：
　　NumPy： This is the fundament alnumerical array package that we installed and covered extensively in the preceding chapters
　　python—dateuh I：Thisis a date—handlinglibrary
　　pytz： This handles time zone definitions
　　This list is the bare minimum； a longer list of optional dependencies can be locatedat http：／／pandas.pydata.org／pandas—docs／stable／install.html.We caninstall pandas via PyPI with pip or easy_install， using a binary installer， with theaid of our operating system package manager， or from the source by checking outthe code.The binary installers can be downloaded from http：／／pandas.pydata.org／getpandas.html.
　　The command to install pandas with pip is as follows：
　　pip install pandas
　　You may have to prepend the preceding command with sudo if your user accountdoesn't have sufficient rights.For most， if not all， Linux distributions， the pandaspackage name is python—pandas.Please refer to the manual pages of your packagemanager for the correct command to install.These commands should be the same asthe ones summarized in Chapter 1， Getting Started with Python Libraries.To install fromthe source， we need to execute the following commands from the command line：
　　$ git clone git：／／github.com／pydata／pandas.git
　　$ cd pandas
　　$ python setup.py install
　　This procedure requires the correct setup of the compiler and other dependencies；therefore， it is recommended only if you really need the most up—to—date versionof pandas.Once we have installed pandas， we can explore it further by addingpandas—related lines to our documentation—scanning script pkg_check.
　　……

前言/序言

Python數據分析（影印版） [Python Data Analysis] 探索數據世界的強大引擎：深入理解Python在數據分析中的核心應用 在這本深度解析的著作中，我們將一同踏上一段激動人心的探索之旅，深入挖掘Python在數據分析領域的強大潛能。本書並非簡單羅列技術細節，而是緻力於為讀者構建一個全麵、係統且富有實踐指導意義的學習框架，幫助您掌握從數據獲取、清洗、轉換，到可視化呈現和模型構建的全過程。無論您是剛入門數據科學的初學者，還是尋求提升技能的專業人士，本書都將是您不可或缺的夥伴，為您開啓一個充滿無限可能的數據世界。 第一部分：奠定堅實基礎——Python數據處理利器 在數據分析的宏大圖景中，有效的數據處理是成功的基石。本書首先將目光聚焦於Python中最核心、最強大的數據處理庫——NumPy和Pandas。 NumPy：數值計算的基石 我們將深入探討NumPy的多維數組（ndarray）對象，這是Python進行數值計算的基礎。您將學習如何高效地創建、索引、切片和操作ndarray，理解其內存效率和計算速度優勢。 重點將放在NumPy的廣播（broadcasting）機製，這是實現嚮量化操作的關鍵，能夠極大地簡化代碼並提升性能。我們將通過豐富的實例，演示如何在不同形狀的數組之間進行算術運算、邏輯運算以及聚閤運算。 此外，本書還將介紹NumPy提供的各種數學函數、隨機數生成、綫性代數運算等功能，為後續更復雜的數據分析任務提供強大的支撐。您將學會如何利用NumPy解決實際問題，例如對大規模數據集進行統計計算、求解方程組等。 Pandas：數據分析的瑞士軍刀 Pandas是Python數據分析生態係統的核心，本書將投入大量篇幅深入講解其兩大核心數據結構：Series和DataFrame。 Series：您將理解Series如何錶示一維標記數組，學習其索引、創建、以及與標量和數組的交互。 DataFrame：這是本書的重頭戲。您將學會如何從各種數據源（CSV、Excel、SQL數據庫、JSON等）導入數據到DataFrame，並掌握DataFrame的各種操作技巧。這包括： 數據選取與過濾：靈活運用loc、iloc、條件過濾等方法，精確地定位和提取所需數據。 數據清洗與預處理：處理缺失值（NaN）的策略，包括填充、刪除或插值；重復值檢測與處理；數據類型轉換；字符串操作（正則錶達式、文本分割、替換等）。 數據轉換與重塑：使用apply、map、applymap等函數進行元素級、列級或行級操作；數據透視（pivot）、堆疊（stack）、拆卸（unstack）等高級重塑技術，以適應不同的分析需求。 閤並、連接與分組：掌握merge、join、concat等函數，將來自不同源的數據有效整閤；深入理解groupby操作，實現數據的分組聚閤，計算均值、總和、計數、標準差等統計量，並進行復雜的組內轉換。 時間序列數據處理：Pandas在時間序列分析方麵錶現齣色。您將學習如何處理日期和時間索引，進行重采樣、時間偏移、滑動窗口計算等，為金融、物聯網等領域的數據分析打下基礎。 第二部分：洞察數據模式——可視化與探索性數據分析 數據可視化是理解數據、發現模式、溝通洞察的強大工具。本書將重點介紹Matplotlib和Seaborn這兩個在Python數據可視化領域舉足輕重的庫。 Matplotlib：繪圖的基礎構建塊 我們將從Matplotlib的基本繪圖命令開始，逐步引導您創建各種靜態圖錶，包括摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖、直方圖等。 學習如何自定義圖錶的各個元素：坐標軸標簽、標題、圖例、網格綫、刻度標記等，使圖錶信息清晰、準確。 掌握圖形的保存與導齣，以及多子圖（subplots）的創建與管理，以便在一張圖錶中展示多個相關的視圖。 Seaborn：高級統計圖錶與美學增強 Seaborn構建在Matplotlib之上，提供瞭更高級的接口和更美觀的默認樣式，特彆適閤繪製統計圖形。 您將學習如何使用Seaborn輕鬆創建復雜的圖錶，如： 分布圖（distribution plots）：如distplot（展示單變量分布）、kdeplot（核密度估計）、rugplot（標記數據點）。 分類圖（categorical plots）：如stripplot、swarmplot、boxplot、violinplot、pointplot、barplot、countplot，用於可視化類彆變量與數值變量之間的關係。 迴歸圖（regression plots）：如regplot、lmplot，用於展示變量間的綫性關係，並疊加迴歸綫。 多變量圖（multivariate plots）：如scatterplot（帶hue參數）、pairplot（繪製特徵兩兩之間的散點圖矩陣）、heatmap（相關性矩陣熱力圖），用於探索多個變量之間的關係。 本書還將介紹Seaborn的主題設置、顔色調闆（color palettes）的使用，以及如何結閤Pandas DataFrame進行高效繪圖，快速生成具有專業水準的可視化報告。 第三部分：邁嚮建模與預測——機器學習入門 數據分析的終極目標往往是建立模型，進行預測或理解現象背後的驅動因素。本書將為您打開Scikit-learn——Python最流行、最全麵的機器學習庫的大門。 Scikit-learn：統一的機器學習接口 我們將從機器學習的基本概念入手，包括監督學習（迴歸與分類）和無監督學習。 數據預處理：學習Scikit-learn提供的各種預處理工具，如特徵縮放（StandardScaler, MinMaxScaler）、特徵編碼（OneHotEncoder, LabelEncoder）、缺失值填充等，為模型訓練做好準備。 模型選擇與訓練： 迴歸模型：深入講解綫性迴歸（LinearRegression）、嶺迴歸（Ridge）、Lasso迴歸，以及決策樹迴歸（DecisionTreeRegressor）、隨機森林迴歸（RandomForestRegressor）等。 分類模型：涵蓋邏輯迴歸（LogisticRegression）、K近鄰（KNeighborsClassifier）、支持嚮量機（SVC）、決策樹分類（DecisionTreeClassifier）、隨機森林分類（RandomForestClassifier）等。 聚類模型：介紹K-Means、DBSCAN等無監督學習算法，用於發現數據中的隱藏分組。 模型評估與調優：學習如何使用各種評估指標（如準確率、精確率、召迴率、F1分數、均方誤差、R²分數）來量化模型的性能。重點將放在交叉驗證（Cross-validation）技術，以及網格搜索（GridSearchCV）、隨機搜索（RandomizedSearchCV）等超參數調優方法，幫助您選擇最優的模型配置。 模型持久化：學習如何使用`pickle`或`joblib`庫保存訓練好的模型，以便後續直接加載使用，避免重復訓練。 貫穿全書的實踐導嚮 本書的最大特色在於其強烈的實踐導嚮。我們不僅僅是介紹概念和API，更重要的是通過大量的、貼近實際應用場景的代碼示例，引導讀者動手實踐。每個章節都輔以精心設計的練習題或小項目，讓您在解決實際問題的過程中鞏固所學知識，提升解決復雜數據分析挑戰的能力。 目標讀者 希望學習如何使用Python進行數據分析的初學者。 需要係統性提升Python數據處理、可視化和建模技能的在校學生和研究人員。 希望將Python融入日常工作流程的數據科學傢、分析師、工程師和業務決策者。 對探索數據、發現洞察、構建預測模型感興趣的任何人士。 本書將幫助您： 掌握使用NumPy進行高效數值計算的技巧。 熟練運用Pandas進行數據清洗、轉換、閤並和分析。 利用Matplotlib和Seaborn創建富有信息量且美觀的數據可視化圖錶。 理解並應用Scikit-learn實現基本的機器學習模型。 構建一套完整的數據分析流程，從原始數據到 actionable insights。 培養解決實際數據問題的獨立思考和動手能力。 通過本書的學習，您將不僅獲得一套強大的Python數據分析工具箱，更重要的是，您將培養齣一種用數據驅動決策、發現價值的能力。現在，讓我們一起開啓這段激動人心的Python數據分析之旅！

評分☆☆☆☆☆

拿到《Python數據分析（影印版） [Python Data Analysis]》這本書，我首先是被它內容的高度實用性所吸引。作為一名對數據分析充滿熱情但缺乏係統指導的學生，我經常在網上搜尋各種零散的資料，效率低下且容易走彎路。這本書就像一位經驗豐富的導師，循序漸進地引領我深入Python數據分析的世界。我特彆喜歡書中關於數據分組和聚閤的章節。在處理現實世界的數據時，我們往往需要根據不同的維度對數據進行分類，然後計算各種統計量，比如平均值、總和、計數等等。書中對Pandas的`groupby()`函數進行瞭詳盡的闡述，不僅解釋瞭其工作原理，還通過大量的實際案例演示瞭如何靈活運用它來解決各種復雜的數據分析問題。例如，如何計算不同産品類彆的銷售額、如何分析不同地區的客戶平均消費水平等等。這些案例都非常貼近實際工作場景，讓我能夠很快地將學到的知識應用到自己的學習或項目中。而且，書中在講解數據閤並和連接時，也提供瞭非常清晰的圖示和代碼示例，讓我對`merge()`、`join()`、`concat()`等函數的使用不再感到睏惑。這本書讓我深刻體會到，掌握瞭強大的工具，再配閤清晰的思路，數據分析將變得更加高效和有趣。

評分☆☆☆☆☆

對於《Python數據分析（影印版） [Python Data Analysis]》這本書，我可以說它是為我量身定做的“數據分析啓濛指南”。一直以來，我對數據分析都有一種“隻聞其聲，不見其形”的感覺，直到讀瞭這本書，我纔算真正踏入瞭數據分析的殿堂。書中對Python在數據分析中的應用，從基礎到進階，都有著非常全麵且深入的講解。我尤其欣賞它對於時間序列數據的處理方法。在金融、氣象、用戶行為分析等領域，時間序列數據都扮演著至關重要的角色。書中詳細介紹瞭如何使用Pandas來加載、清洗、重采樣和分析時間序列數據，包括如何處理日期和時間索引、如何計算移動平均、如何進行季節性分解等等。這些內容對於我理解和處理時間維度上的數據非常有幫助。而且，書中還提到瞭如何利用Python進行文本數據的分析，雖然這部分我還沒有深入學習，但瞭解其可能性，已經讓我對接下來的學習充滿瞭期待。這本書的優點在於，它不是簡單地羅列技術點，而是將這些技術點融入到解決實際問題的過程中，讓學習者在實踐中掌握知識。

評分☆☆☆☆☆

終於入手瞭這本《Python數據分析（影印版） [Python Data Analysis]》！一直以來，我對數據分析領域都充滿瞭好奇，尤其是在Python這門強大的編程語言的加持下，更是讓我躍躍欲試。拿到書的那一刻，就迫不及待地翻開。這本書的封麵設計簡約而不失專業感，影印版的質量也相當不錯，紙張厚實，印刷清晰，閱讀體驗感很好。我特彆關注的是書中對NumPy和Pandas這兩個核心庫的介紹。我知道，它們是Python進行數據處理和分析的基石，掌握好它們，就等於為數據分析打下瞭堅實的基礎。書中從最基礎的數組操作、數據結構（Series和DataFrame）的創建與操作，到各種數據加載、清洗、轉換的技巧，都講解得十分細緻。尤其是處理缺失值、重復值，以及進行數據分組、聚閤等操作，書中都提供瞭非常實用的代碼示例和詳細的解釋。我嘗試著跟著書中的例子進行實踐，感覺對這些概念的理解一下就深入瞭很多。對於我這種初學者來說，這種循序漸進、理論與實踐相結閤的講解方式，簡直是太友好瞭。而且，書中還提到瞭數據可視化的重要性，雖然這部分我還沒有深入學習，但預感這將會是後續學習的精彩篇章。總而言之，這本書為我打開瞭Python數據分析的大門，我期待著在後續的學習中，能掌握更多高級的分析技巧，真正做到用數據說話。

評分☆☆☆☆☆

讀完《Python數據分析（影印版） [Python Data Analysis]》的幾個章節，我最大的感受是它的“接地氣”。很多數據分析的書籍，要麼過於理論化，要麼就是堆砌大量的代碼，讀起來枯燥乏味。但這本書，它總能以一種很自然的方式，將復雜的技術概念轉化為易於理解的語言，並且非常注重實際操作。我尤其對書中關於數據可視化的部分印象深刻。在數據分析的過程中，可視化是必不可少的一環，它能夠幫助我們直觀地發現數據中的模式、趨勢和異常。書中不僅介紹瞭Matplotlib和Seaborn這兩個強大的可視化庫，更重要的是，它講解瞭如何根據不同的分析目的選擇閤適的可視化圖錶，比如摺綫圖、散點圖、柱狀圖、箱綫圖等等，以及如何通過調整圖錶的參數來突齣重點信息。我嘗試著根據書中介紹的方法，用Seaborn繪製瞭一些散點圖和直方圖，來探索數據集中的變量關係，效果非常驚艷！數據中隱藏的規律，一下子就變得清晰可見。這種“所見即所得”的學習過程，讓我對數據分析産生瞭濃厚的興趣，也讓我看到瞭數據背後蘊含的巨大價值。

評分☆☆☆☆☆

這本書，怎麼說呢，它給我一種“久旱逢甘霖”的感覺。作為一名在工作中經常需要處理海量數據的從業者，我一直在尋找一本能夠係統性地梳理Python數據分析脈絡的教材。過去，我嘗試過零散地學習一些教程，但總覺得不成體係，遇到問題時也難以找到根本性的解決方案。而《Python數據分析（影印版） [Python Data Analysis]》恰恰填補瞭我的這一需求。書中邏輯清晰，從Python基礎到數據分析的各個環節，都有條不紊地展開。我尤其欣賞它在講解數據預處理部分時，那種“庖丁解牛”般的細緻。數據的噪聲、異常值、不一緻性，這些在實際工作中是常遇到的難題，而書中提供瞭多種行之有效的處理方法，並配以清晰的代碼實現。比如，關於如何識彆和處理異常值，書中不僅給齣瞭統計學上的判斷方法，還結閤Pandas提供瞭具體的可視化和數值上的檢測手段，這讓我對“異常值”有瞭更深刻的理解，也學到瞭如何用更專業的方式去應對。此外，書中關於數據轉換和特徵工程的章節，也極大地啓發瞭我。如何將原始數據轉化為更有意義的特徵，以便更好地用於後續的建模和分析，這部分的內容給瞭我很多新的思路。總的來說，這本書不僅是一本技術手冊，更像是一位經驗豐富的數據分析師的“工作日誌”，讓我受益匪淺。

評分☆☆☆☆☆

應該實用對於用python的人

評分☆☆☆☆☆

好書，準備這幾天就看

評分☆☆☆☆☆

很好的一本入門數據分析的書

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯不錯不錯不錯不錯不錯

評分☆☆☆☆☆

寫的很差，函數和例子的堆砌，且例子構造很弱智，看起來枯燥無味。此書和另一本書中文名很像，但差距很大，大傢買的時候韆萬擦亮眼睛

評分☆☆☆☆☆

是本好書

評分☆☆☆☆☆

不錯不錯，希望它好用啊！

評分☆☆☆☆☆

很好的一本入門數據分析的書