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利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 (原書(shū)第3版)
利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 (原書(shū)第3版)
Wes McKinney 著
陳松 譯
出版時(shí)間：2023年10月
“本書(shū)是學(xué)習(xí)Python和pandas相關(guān)數(shù)據(jù)分析知識(shí)的首選。我鄭重向讀者推薦此書(shū)！”
——Paul Barry
Head First Python一書(shū)（O’Reilly出版）的作者兼講師

閱讀本書(shū)可以學(xué)習(xí)使用Python對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作、處理、清洗和規(guī)整。第3版針對(duì)Python 3.10和pandas 1.4進(jìn)行了更新，并通過(guò)實(shí)操講解和實(shí)際案例向讀者展示了如何高效地解決一系列數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。讀者將在閱讀過(guò)程中學(xué)習(xí)新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
本書(shū)作者Wes McKinney是Python pandas項(xiàng)目的創(chuàng)始人。本書(shū)對(duì)Python數(shù)據(jù)科學(xué)工具的介紹既貼近實(shí)戰(zhàn)又內(nèi)容新穎，非常適合剛開(kāi)始學(xué)習(xí)Python的數(shù)據(jù)分析師或剛開(kāi)始學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)和科學(xué)計(jì)算的Python程序員閱讀。讀者可以從GitHub獲取數(shù)據(jù)文件和相關(guān)資料。
學(xué)完本書(shū)，你將能夠：
● 使用Jupyter notebook和IPython shell進(jìn)行探索性計(jì)算。
● 掌握NumPy的基礎(chǔ)功能和高級(jí)功能。
● 掌握pandas庫(kù)中的數(shù)據(jù)分析工具。
● 使用靈活的工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加載、清洗、轉(zhuǎn)換、合并和重塑。
● 使用matplotlib進(jìn)行信息可視化。
● 使用pandas的groupBy功能對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行切片、切塊和匯總。
● 分析并處理規(guī)則的時(shí)間序列數(shù)據(jù)和不規(guī)則的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
● 利用完整、詳細(xì)的示例學(xué)習(xí)如何解決現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)分析問(wèn)題。
  1. 前言
  2. 第1章 準(zhǔn)備工作
  3. 1.1 本書(shū)內(nèi)容
  4. 1.2 為什么使用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析
  5. 1.3 重要的Pytho 庫(kù)
  6. 1.4 安裝和設(shè)置
  7. 1.5 社區(qū)和會(huì)議
  8. 1.6 本書(shū)導(dǎo)航
  9. 第2章 Python語(yǔ)法基礎(chǔ)、IPython和Jupyter notebook
  10. 2.1 Python解釋器
  11. 2.2 IPython基礎(chǔ)
  12. 2.3 Python語(yǔ)法基礎(chǔ)
  13. 2.4 總結(jié)
  14. 第3章 Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)和文件
  15. 3.1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和序列
  16. 3.2 函數(shù)
  17. 3.3 文件和操作系統(tǒng)
  18. 3.4 總結(jié)
  19. 第4章 NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組和向量化計(jì)算
  20. 4.1 NumPy的ndarray：多維數(shù)組對(duì)象
  21. 4.2 生成偽隨機(jī)數(shù)
  22. 4.3 通用函數(shù)：快速的元素級(jí)數(shù)組函數(shù)
  23. 4.4 利用數(shù)組進(jìn)行面向數(shù)組編程
  24. 4.5 使用數(shù)組進(jìn)行文件輸入和輸出
  25. 4.6 線性代數(shù)
  26. 4.7 示例：隨機(jī)漫步
  27. 4.8 總結(jié)
  28. 第5章 pandas入門(mén)
  29. 5.1 pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹
  30. 5.2 基本功能
  31. 5.3 描述性統(tǒng)計(jì)的匯總和計(jì)算
  32. 5.4 總結(jié)
  33. 第6章 數(shù)據(jù)加載、存儲(chǔ)與文件格式
  34. 6.1 讀寫(xiě)文本格式的數(shù)據(jù)
  35. 6.2 二進(jìn)制數(shù)據(jù)格式
  36. 6.3 與Web API交互
  37. 6.4 與數(shù)據(jù)庫(kù)交互
  38. 6.5 總結(jié)
  39. 第7章 數(shù)據(jù)清洗和準(zhǔn)備
  40. 7.1 處理缺失數(shù)據(jù)
  41. 7.2 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
  42. 7.3 擴(kuò)展數(shù)據(jù)類型
  43. 7.4 字符串操作
  44. 7.5 分類數(shù)據(jù)
  45. 7.6 總結(jié)
  46. 第8章 數(shù)據(jù)規(guī)整：連接、聯(lián)合和重塑
  47. 8.1 層次化索引
  48. 8.2 聯(lián)合與合并數(shù)據(jù)集
  49. 8.3 重塑和透視
  50. 8.4 總結(jié)
  51. 第9章 繪圖和可視化
  52. 9.1 matplotlib API入門(mén)
  53. 9.2 使用pandas和seaborn繪圖
  54. 9.3 其他Python可視化工具
  55. 9.4 總結(jié)
  56. 第10章 數(shù)據(jù)聚合與分組操作
  57. 10.1 GroupBy機(jī)制
  58. 10.2 數(shù)據(jù)聚合
  59. 10.3 Apply：通用的“拆分－應(yīng)用－聯(lián)合”范式
  60. 10.4 分組轉(zhuǎn)換和“展開(kāi)式”GroupBy運(yùn)算
  61. 10.5 透視表和交叉表
  62. 10.6 總結(jié)
  63. 第11章 時(shí)間序列
  64. 11.1 日期和時(shí)間數(shù)據(jù)的類型及工具
  65. 11.2 時(shí)間序列基礎(chǔ)知識(shí)
  66. 11.3 日期的范圍、頻率以及移位
  67. 11.4 時(shí)區(qū)處理
  68. 11.5 周期及其算術(shù)運(yùn)算
  69. 11.6 重采樣及頻率轉(zhuǎn)換
  70. 11.7 移動(dòng)窗口函數(shù)
  71. 11.8 總結(jié)
  72. 第12章 Python建模庫(kù)介紹
  73. 12.1 pandas與模型代碼的接口
  74. 12.2 用Patsy創(chuàng)建模型描述
  75. 12.3 statsmodels介紹
  76. 12.4 scikit-learn介紹
  77. 12.5 總結(jié)
  78. 第13章 數(shù)據(jù)分析案例
  79. 13.1 來(lái)自1.USA.gov的Bitly數(shù)據(jù)
  80. 13.2 MovieLens 1M數(shù)據(jù)集
  81. 13.3 1880—2010年間全美嬰兒姓名
  82. 13.4 USDA食品數(shù)據(jù)庫(kù)
  83. 13.5 2012年聯(lián)邦選舉委員會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)
  84. 13.6 總結(jié)
  85. 附錄A 高階NumPy
  86. 附錄B 更多關(guān)于IPython的內(nèi)容
書(shū)名：利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 (原書(shū)第3版)
作者：Wes McKinney 著
譯者：陳松 譯
國(guó)內(nèi)出版社：機(jī)械工業(yè)出版社
出版時(shí)間：2023年10月
書(shū)號(hào)：978-7-111-72672-2
原版書(shū)書(shū)名：Python for Data Analysis, 3rd Edition
原版書(shū)出版商：O'Reilly Media
Wes McKinney
 
Wes McKinney是紐約的一名數(shù)據(jù)分析高手和企業(yè)主。在2007年獲得MIT的數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位之后，他到位于康涅狄格州格林威治市（Greenwich，CT）的AQR Capital Management公司從事定量金融方面的工作。由于不滿那些數(shù)據(jù)分析工具的各種不好用，他開(kāi)始學(xué)習(xí)Python，并于2008年開(kāi)始構(gòu)建pandas項(xiàng)目。他目前是Python科學(xué)計(jì)算社區(qū)的活躍分子，而且積極倡導(dǎo)在數(shù)據(jù)分析、金融以及統(tǒng)計(jì)應(yīng)用中使用Python。
 
 
購(gòu)買(mǎi)選項(xiàng)
定價(jià)：149.00元
書(shū)號(hào)：978-7-111-72672-2
出版社：機(jī)械工業(yè)出版社