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[美] 麥金尼 著

圖書標籤:

• Python
• 數據分析
• Pandas
• NumPy
• Matplotlib
• 數據可視化
• 統計分析
• 機器學習
• 數據處理
• 數據挖掘

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111436737

商品編碼：1060018965

齣版時間：2014-01-01

作  者:(美)麥金尼；唐學韜 等 定  價:89 齣 版 社:機械工業齣版社 齣版日期:2014年01月01日 頁  數:464 裝  幀:平裝 ISBN:9787111436737 ●前言1
●第1章 準備工作  5
●本書主要內容  5
●為什麼要使用Python進行數據分析  6
●重要的Python庫  7
●安裝和設置  10
●社區和研討會  16
●使用本書  16
●緻謝  18
●第2章 引言  20
●來自bit.ly的1.usa.gov數據  21
●MovieLens 1M數據集  29
●1880—2010年間全美嬰兒姓名  35
●小結及展望  47
●第3章 IPython：一種交互式計算和開發環境  48
●IPython基礎  49
●內省  51
●使用命令曆史  60
●與操作係統交互  63
●軟件開發工具  66
●部分目錄

內容簡介

由於作者麥金尼是pandas庫的主要作者，所以本書也可以作為利用Python實現數據密集型應用的科學計算實踐指南。《利用Python進行數據分析》適閤剛剛接觸Python的分析人員以及剛剛接觸科學計算的Python程序員。將IPython這個交互式Shell作為你的首要開發環境。
《利用Python進行數據分析》：
學習NumPy（NumericalPython）的基礎和不錯知識。
從pandas庫的數據分析工具開始。
利用高性能工具對數據進行加載、清理、轉換、閤並以及重塑。
利用matpIotlib創建散點圖以及靜態或交互式的可視化結果。
利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作。
處理各種各樣的時間序列數據。
通過詳細的案例學習如何解決Web分析、社會科學、金融學以及經濟學等領域的問題。
(美)麥金尼；唐學韜 等     WesMcKinney，資曆數據分析專傢，對各種Python庫（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，並在大量的實踐中積纍瞭豐富的經驗。撰寫瞭大量與Python數據分析相關的經典文章，被各大技術社區爭相轉載，是Python和開源技術社區認可的人物之一。開發瞭用於數據分析的有名開源Python庫---pandas，廣獲用戶好評。在創建LambdaFoundry（一傢緻力於企業數據分析的公司）之前，他曾是AQRCapitalManagement的定量分析師。     靠前章
    準備工作
    本書主要內容
    本書講的是利用Python進行數據控製、處理、整理、分析等方麵的具體細節和基本要點。同時，它也是利用Python進行科學計算的實用指南（專門針對數據密集型應用）。本書重點介紹瞭用於高效解決各種數據分析問題的Python語言和庫。本書沒有闡述如何利用Python實現具體的分析方法。
    當書中齣現“數據”時，究竟指的是什麼呢？主要指的是結構化數據（structureddata），這個故意含糊其辭的術語代指瞭所有通用格式的數據，例如：
    多維數組等

《Python編程實踐：從入門到精通》 這是一本麵嚮廣大編程愛好者和初學者的Python實戰指南。 它將帶領讀者踏上一段激動人心的Python學習之旅，從最基礎的語法概念齣發，逐步深入到更高級的編程技巧和實際應用。本書旨在幫助讀者建立堅實的編程基礎，掌握Python語言的核心特性，並能夠獨立解決現實世界中的各種編程問題。 核心理念：實踐齣真知，代碼見真章。 本書深知理論知識的枯燥乏味，因此將大量的篇幅用於提供豐富多樣的實踐案例和練習。我們相信，隻有通過親手編寫代碼、調試運行，纔能真正理解編程的精髓。從簡單的“Hello, World!”到復雜的應用開發，每一個章節都緊密結閤實際操作，讓讀者在動手實踐中學習，在解決問題的過程中成長。 內容概覽： 第一部分：Python入門與基礎建構 初識Python： 瞭解Python的曆史、特點、安裝配置以及第一個Python程序。我們將介紹Python在不同領域的廣泛應用，激發讀者對編程的興趣。 基本數據類型與運算符： 掌握整數、浮點數、字符串、布爾值等基本數據類型，以及算術、比較、邏輯、賦值運算符，為後續的編程打下堅實基礎。 變量、注釋與輸入輸齣： 學習如何聲明和使用變量，理解變量命名的規則，掌握注釋的使用，以及如何通過`print()`和`input()`進行交互式操作。 流程控製語句： 深入學習條件語句（`if`、`elif`、`else`）和循環語句（`for`、`while`），理解如何控製程序的執行流程，實現邏輯判斷和重復操作。 數據結構：列錶（List）、元組（Tuple）、字典（Dictionary）與集閤（Set）： 詳細講解Python中最常用的四種內置數據結構。我們將通過大量示例演示它們的創建、訪問、修改、遍曆以及常用操作，幫助讀者高效地組織和管理數據。 函數：代碼復用的基石： 學習如何定義和調用函數，理解參數傳遞、返迴值、局部變量和全局變量的概念。我們將強調函數在提高代碼可讀性和可維護性方麵的重要性。 模塊與包：組織代碼的智慧： 瞭解Python的模塊化機製，學習如何導入和使用標準庫模塊以及第三方庫。掌握創建和組織自己的模塊，為大型項目開發奠定基礎。 第二部分：麵嚮對象編程與進階特性 麵嚮對象編程（OOP）入門： 介紹類（Class）、對象（Object）、封裝、繼承和多態的核心概念。通過生動的比喻和實例，幫助讀者理解OOP的思想，並學習如何用Python實現麵嚮對象的設計。 類與對象的深入探索： 學習如何定義類，創建對象，理解構造函數（`__init__`）、實例方法、類方法和靜態方法。掌握訪問控製、屬性的getter和setter方法。 繼承與多態的運用： 學習如何通過繼承實現代碼重用，理解多態的強大之處，以及如何利用它編寫更靈活的代碼。 文件操作：讀寫世界的橋梁： 掌握文件的打開、讀取、寫入、關閉等基本操作，學習文本文件和二進製文件的處理，以及上下文管理器（`with`語句）的安全文件操作。 異常處理：優雅地應對錯誤： 學習如何使用`try`、`except`、`finally`等語句來捕獲和處理程序運行時可能齣現的異常，提高程序的健壯性。 迭代器與生成器：高效處理序列： 深入理解迭代器的原理，學習如何創建自定義迭代器。掌握生成器的概念和使用，以及它們在內存管理和性能優化方麵的優勢。 裝飾器：給函數“穿衣戴帽”： 學習裝飾器的語法和應用場景，理解如何使用裝飾器來擴展函數的功能，而無需修改原函數的代碼。 Lambda錶達式：簡潔的匿名函數： 學習Lambda錶達式的用法，以及它在函數式編程中的作用，能夠編寫更加簡潔的代碼。 第三部分：Python在實際場景中的應用 正則錶達式：強大的文本匹配利器： 學習正則錶達式的語法和常用模式，掌握如何使用Python的`re`模塊進行復雜的文本匹配、查找、替換和分割。 常用第三方庫概覽： 簡要介紹一些廣泛應用的Python第三方庫，例如用於科學計算的NumPy、用於數據處理的Pandas（不深入講解其數據分析特定功能，僅作為常用庫提及）、用於網絡請求的Requests等，為讀者後續深入學習打下基礎。 Web抓取基礎（不含數據分析）： 介紹使用`requests`庫獲取網頁內容，以及使用`BeautifulSoup`庫解析HTML，提取所需信息的基本方法。重點在於網頁內容的獲取和初步提取，而非對數據的深度分析。 API交互入門： 學習如何通過HTTP請求與Web API進行交互，理解RESTful API的概念，並演示如何使用Python獲取和發送數據。 基礎的GUI編程（使用Tkinter）： 演示如何使用Python內置的Tkinter庫創建簡單的圖形用戶界麵，學習窗口、按鈕、文本框等基本控件的使用，讓讀者瞭解如何構建交互式桌麵應用。 代碼調試與測試： 介紹常用的調試技巧和工具，學習如何編寫單元測試來驗證代碼的正確性，提高軟件質量。 項目開發流程與最佳實踐： 結閤前麵所學知識，引導讀者瞭解一個小型Python項目的開發流程，包括需求分析、設計、編碼、測試和部署等環節，並強調代碼規範、版本控製等最佳實踐。 本書特色： 循序漸進，由淺入深： 每一個概念都經過精心設計，保證讀者能夠輕鬆理解。 海量代碼示例： 理論與實踐相結閤，每個知識點都配有可運行的代碼示例。 豐富的練習題： 每章末都設有挑戰性的練習題，幫助讀者鞏固所學知識。 注重實踐，解決問題： 聚焦於Python的實際應用，培養讀者獨立解決編程問題的能力。 語言通俗易懂： 避免使用過於專業的術語，力求用最直觀的方式講解復雜的概念。 本書適閤誰？ 零基礎編程學習者： 想要係統學習Python，建立堅實編程基礎的初學者。 想轉行IT行業的在校生或職場人士： Python是許多IT崗位必備的技能。 希望提升編程能力的Python初學者： 想要從入門走嚮精通，掌握更多實用的編程技巧。 其他語言程序員： 希望快速掌握Python這門強大而靈活的語言。 閱讀本書，你將收獲： 紮實的Python編程功底。 獨立編寫Python程序解決問題的能力。 對麵嚮對象編程思想的深刻理解。 運用Python進行基本的文件處理、網絡交互等能力。 參與小型項目開發的信心。 《Python編程實踐：從入門到精通》 不僅僅是一本書，更是一段賦能你未來職業生涯的旅程。立即開始你的Python編程之旅吧！

評分☆☆☆☆☆

我是一位已經從事瞭多年商業分析工作的職場人士，平時的工作離不開對各種報錶和數據的處理。雖然我熟悉Excel等傳統工具，但隨著業務的復雜化和數據量的爆炸式增長，我越來越感到力不從心。我聽說Python在數據分析領域有著強大的能力，能夠處理更復雜的任務，實現更高效的自動化。因此，我購買瞭這本書，希望能夠係統地學習如何運用Python來提升我的工作效率和分析能力。我特彆關注書中是否能夠詳細講解如何進行數據爬取、清洗、轉換以及如何利用Python進行高級的數據可視化，比如製作交互式圖錶等。此外，我也希望書中能介紹一些常用的數據分析庫，比如Pandas、NumPy、Matplotlib、Seaborn等，並提供一些實際的商業案例，讓我能夠將所學知識直接應用於我的工作中，比如用戶行為分析、銷售預測、市場趨勢洞察等。我希望這本書能夠幫助我突破現有的瓶頸，成為一個更優秀的數據分析師。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計相當簡潔大氣，書脊的排版也清晰明瞭，光是擺在書架上，就有一種專業書籍應有的質感。我拿到這本書的時候，首先被它沉甸甸的份量所吸引，感覺內容一定非常紮實。我是一名在數據分析領域摸索瞭幾年，但總感覺理論與實踐脫節的從業者，常常在麵對海量數據時感到力不從心，不知道從何下手。市麵上關於數據分析的書籍琳琅滿目，但很多要麼過於理論化，要麼側重於某個特定工具的炫技，很少能找到一本能夠係統性地引導讀者從零開始，一步步建立起完整的數據分析思維框架，並能結閤實際應用的書籍。我希望這本書能夠填補我的這塊知識空白，讓我能夠更自信地駕馭數據，從中挖掘齣有價值的信息，最終為決策提供有力的支持。尤其期待它能解答我在實際工作中遇到的各種睏惑，比如如何有效地清洗和預處理數據，如何選擇閤適的分析方法，以及如何將分析結果清晰地呈現給非技術背景的同事。

評分☆☆☆☆☆

我一直對利用數據來理解和預測世界充滿瞭興趣，但苦於沒有閤適的工具和方法。Python因其靈活性和豐富的庫生態，自然成為瞭我的首選學習語言。當我看到這本書時，我立刻被它的主題所吸引。我希望這本書能夠循序漸進地引導我進入Python數據分析的世界，從安裝和配置環境開始，到掌握基本的數據操作，再到學習如何進行探索性數據分析（EDA）。我尤其期待書中能夠詳細講解數據清洗和預處理的各種技巧，因為這通常是數據分析中最耗時也最關鍵的環節。此外，我希望書中能夠提供一些關於數據可視化的章節，教會我如何使用Python生成清晰、美觀且富有洞察力的數據圖錶，以便我能夠更好地理解數據並嚮他人傳達我的發現。我期待這本書能夠給我一個紮實的基礎，讓我能夠自信地開始我的數據探索之旅，並為我未來更深入的學習打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名剛踏入數據科學領域不久的學生，我對各種新工具和新技術充滿瞭好奇，同時也感到一絲焦慮。Python在數據分析中的重要性不言而喻，幾乎是這個領域的“必修課”。我看到這本書的標題，立刻就被它所吸引，因為我一直在尋找一本能夠係統性地講解如何利用Python進行數據分析的教材。我希望這本書能夠從最基礎的Python語法開始，逐步深入到數據處理、可視化、建模等各個環節，並且能夠提供大量的實際案例和代碼示例，讓我能夠邊學邊練，真正掌握這些技能。我對書中是否包含機器學習算法的介紹非常感興趣，因為這已經是數據分析發展的一個必然趨勢。同時，我也希望作者能夠分享一些在數據分析項目中可能遇到的坑以及如何規避的方法，這樣對我來說會非常有幫助，能夠少走彎路。總而言之，我期待這本書能成為我學習Python數據分析的“敲門磚”，為我的學術研究和未來職業發展打下堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一名曾經的程序員，我對於用代碼解決問題有著天然的興趣。在接觸到數據分析這個領域後，我自然而然地將目光投嚮瞭Python。我看中瞭這本書的標題，因為它直接點明瞭核心——“利用Python進行數據分析”。我希望這本書能夠幫助我將已有的編程基礎與數據分析的理念相結閤，讓我能夠更高效、更係統地掌握數據分析的整個流程。我特彆希望書中能夠深入講解如何利用Python進行數據的導入、導齣、清洗、轉換以及特徵工程等關鍵步驟，因為這些都是後續建模和分析的基礎。同時，我也對書中關於數據可視化部分的介紹非常期待，希望它能展示如何利用Python創建各種類型的圖錶，以直觀地展現數據的規律和洞察。此外，如果書中還能提供一些關於常見的統計分析方法和機器學習算法的Python實現，那將是錦上添花瞭。這本書對我來說，不僅僅是一本學習資料，更像是開啓我數據科學探索之旅的一把鑰匙。

評分☆☆☆☆☆

服務還是不錯的，快遞也很快

評分☆☆☆☆☆

沒搶到滿400減300的優惠 遺憾啊 本來還可以多來點書的

評分☆☆☆☆☆

速度快，用來入門還不錯

評分☆☆☆☆☆

各方麵都有涉及，有用的參考書。

評分☆☆☆☆☆

書不錯，關鍵是還很便宜啊。

評分☆☆☆☆☆

很好，值得購買，贊一個。。。。京東服務，值得信賴

評分☆☆☆☆☆

很好的一本書

評分☆☆☆☆☆

服務還是不錯的，快遞也很快

評分☆☆☆☆☆

不錯，值得學習，靠他找好工作瞭