利用Python进行数据分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

作  者:(美)麦金尼；唐学韬 等 定  价:89 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2014年01月01日 页  数:464 装  帧:平装 ISBN:9787111436737 ●前言1
●第1章 准备工作  5
●本书主要内容  5
●为什么要使用Python进行数据分析  6
●重要的Python库  7
●安装和设置  10
●社区和研讨会  16
●使用本书  16
●致谢  18
●第2章 引言  20
●来自bit.ly的1.usa.gov数据  21
●MovieLens 1M数据集  29
●1880—2010年间全美婴儿姓名  35
●小结及展望  47
●第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境  48
●IPython基础  49
●内省  51
●使用命令历史  60
●与操作系统交互  63
●软件开发工具  66
●部分目录

内容简介

由于作者麦金尼是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。《利用Python进行数据分析》适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。
《利用Python进行数据分析》：
学习NumPy（NumericalPython）的基础和不错知识。
从pandas库的数据分析工具开始。
利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。
利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。
利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。
处理各种各样的时间序列数据。
通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经济学等领域的问题。
(美)麦金尼；唐学韬 等     WesMcKinney，资历数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区认可的人物之一。开发了用于数据分析的有名开源Python库---pandas，广获用户好评。在创建LambdaFoundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQRCapitalManagement的定量分析师。     靠前章
    准备工作
    本书主要内容
    本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。本书重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。本书没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
    当书中出现“数据”时，究竟指的是什么呢？主要指的是结构化数据（structureddata），这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据，例如：
    多维数组等

《Python编程实践：从入门到精通》 这是一本面向广大编程爱好者和初学者的Python实战指南。 它将带领读者踏上一段激动人心的Python学习之旅，从最基础的语法概念出发，逐步深入到更高级的编程技巧和实际应用。本书旨在帮助读者建立坚实的编程基础，掌握Python语言的核心特性，并能够独立解决现实世界中的各种编程问题。 核心理念：实践出真知，代码见真章。 本书深知理论知识的枯燥乏味，因此将大量的篇幅用于提供丰富多样的实践案例和练习。我们相信，只有通过亲手编写代码、调试运行，才能真正理解编程的精髓。从简单的“Hello, World!”到复杂的应用开发，每一个章节都紧密结合实际操作，让读者在动手实践中学习，在解决问题的过程中成长。 内容概览： 第一部分：Python入门与基础建构 初识Python： 了解Python的历史、特点、安装配置以及第一个Python程序。我们将介绍Python在不同领域的广泛应用，激发读者对编程的兴趣。 基本数据类型与运算符： 掌握整数、浮点数、字符串、布尔值等基本数据类型，以及算术、比较、逻辑、赋值运算符，为后续的编程打下坚实基础。 变量、注释与输入输出： 学习如何声明和使用变量，理解变量命名的规则，掌握注释的使用，以及如何通过`print()`和`input()`进行交互式操作。 流程控制语句： 深入学习条件语句（`if`、`elif`、`else`）和循环语句（`for`、`while`），理解如何控制程序的执行流程，实现逻辑判断和重复操作。 数据结构：列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）与集合（Set）： 详细讲解Python中最常用的四种内置数据结构。我们将通过大量示例演示它们的创建、访问、修改、遍历以及常用操作，帮助读者高效地组织和管理数据。 函数：代码复用的基石： 学习如何定义和调用函数，理解参数传递、返回值、局部变量和全局变量的概念。我们将强调函数在提高代码可读性和可维护性方面的重要性。 模块与包：组织代码的智慧： 了解Python的模块化机制，学习如何导入和使用标准库模块以及第三方库。掌握创建和组织自己的模块，为大型项目开发奠定基础。 第二部分：面向对象编程与进阶特性 面向对象编程（OOP）入门： 介绍类（Class）、对象（Object）、封装、继承和多态的核心概念。通过生动的比喻和实例，帮助读者理解OOP的思想，并学习如何用Python实现面向对象的设计。 类与对象的深入探索： 学习如何定义类，创建对象，理解构造函数（`__init__`）、实例方法、类方法和静态方法。掌握访问控制、属性的getter和setter方法。 继承与多态的运用： 学习如何通过继承实现代码重用，理解多态的强大之处，以及如何利用它编写更灵活的代码。 文件操作：读写世界的桥梁： 掌握文件的打开、读取、写入、关闭等基本操作，学习文本文件和二进制文件的处理，以及上下文管理器（`with`语句）的安全文件操作。 异常处理：优雅地应对错误： 学习如何使用`try`、`except`、`finally`等语句来捕获和处理程序运行时可能出现的异常，提高程序的健壮性。 迭代器与生成器：高效处理序列： 深入理解迭代器的原理，学习如何创建自定义迭代器。掌握生成器的概念和使用，以及它们在内存管理和性能优化方面的优势。 装饰器：给函数“穿衣戴帽”： 学习装饰器的语法和应用场景，理解如何使用装饰器来扩展函数的功能，而无需修改原函数的代码。 Lambda表达式：简洁的匿名函数： 学习Lambda表达式的用法，以及它在函数式编程中的作用，能够编写更加简洁的代码。 第三部分：Python在实际场景中的应用 正则表达式：强大的文本匹配利器： 学习正则表达式的语法和常用模式，掌握如何使用Python的`re`模块进行复杂的文本匹配、查找、替换和分割。 常用第三方库概览： 简要介绍一些广泛应用的Python第三方库，例如用于科学计算的NumPy、用于数据处理的Pandas（不深入讲解其数据分析特定功能，仅作为常用库提及）、用于网络请求的Requests等，为读者后续深入学习打下基础。 Web抓取基础（不含数据分析）： 介绍使用`requests`库获取网页内容，以及使用`BeautifulSoup`库解析HTML，提取所需信息的基本方法。重点在于网页内容的获取和初步提取，而非对数据的深度分析。 API交互入门： 学习如何通过HTTP请求与Web API进行交互，理解RESTful API的概念，并演示如何使用Python获取和发送数据。 基础的GUI编程（使用Tkinter）： 演示如何使用Python内置的Tkinter库创建简单的图形用户界面，学习窗口、按钮、文本框等基本控件的使用，让读者了解如何构建交互式桌面应用。 代码调试与测试： 介绍常用的调试技巧和工具，学习如何编写单元测试来验证代码的正确性，提高软件质量。 项目开发流程与最佳实践： 结合前面所学知识，引导读者了解一个小型Python项目的开发流程，包括需求分析、设计、编码、测试和部署等环节，并强调代码规范、版本控制等最佳实践。 本书特色： 循序渐进，由浅入深： 每一个概念都经过精心设计，保证读者能够轻松理解。 海量代码示例： 理论与实践相结合，每个知识点都配有可运行的代码示例。 丰富的练习题： 每章末都设有挑战性的练习题，帮助读者巩固所学知识。 注重实践，解决问题： 聚焦于Python的实际应用，培养读者独立解决编程问题的能力。 语言通俗易懂： 避免使用过于专业的术语，力求用最直观的方式讲解复杂的概念。 本书适合谁？ 零基础编程学习者： 想要系统学习Python，建立坚实编程基础的初学者。 想转行IT行业的在校生或职场人士： Python是许多IT岗位必备的技能。 希望提升编程能力的Python初学者： 想要从入门走向精通，掌握更多实用的编程技巧。 其他语言程序员： 希望快速掌握Python这门强大而灵活的语言。 阅读本书，你将收获： 扎实的Python编程功底。 独立编写Python程序解决问题的能力。 对面向对象编程思想的深刻理解。 运用Python进行基本的文件处理、网络交互等能力。 参与小型项目开发的信心。 《Python编程实践：从入门到精通》 不仅仅是一本书，更是一段赋能你未来职业生涯的旅程。立即开始你的Python编程之旅吧！