Python數據分析 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

産品特色

編輯推薦

實用的Python開源模塊的大集閤；
簡單易懂、示例豐富的數據分析教程；
掌握數據可視化、機器學習等高端主題；
新手變身數據分析專傢的上好讀本；

內容簡介

作為一種高級程序設計語言，Python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、matplotlib和pandas開始，陸續介紹瞭數據加工、數據處理和數據可視化等內容。同時，本書還介紹瞭信號處理、數據庫、文本分析、機器學習、互操作性和性能優化等高級主題。在本書的結尾，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。
本書示例豐富、簡單易懂，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

Ivan Idris，實驗物理學碩士，學位論文側重於應用計算機科學。畢業後，他曾經效力於多傢公司，從事Java開發、數據倉庫開發以及QA分析等方麵的工作；目前，他的興趣主要集中在商業智能、大數據和雲計算等專業領域。
Ivan Idris以編寫簡潔可測試的程序代碼以及撰寫有趣的技術文章為樂，同時也是Packt齣版社NumPy Beginner's Guide-Second Edition、NumPy Cookbook和Learning NumPy Array等書籍的作者。

目錄

第1章 Python程序庫入門 1
1．1 本書用到的軟件 2
1．1．1 軟件的安裝和設置 2
1．1．2 Windows平颱 2
1．1．3 Linux平颱 3
1．1．4 Mac OS X平颱 4
1．2 從源代碼安裝NumPy、SciPy、matplotlib和IPython 6
1．3 用setuptools安裝 7
1．4 NumPy數組 7
1．5 一個簡單的應用 8
1．6 將IPython用作shell 11
1．7 學習手冊頁 13
1．8 IPython notebook 14
1．9 從何處尋求幫助和參考資料 14
1．10 小結 15
第2章 NumPy數組 16
2．1 NumPy數組對象 16
2．2 創建多維數組 18
2．3 選擇NumPy數組元素 18
2．4 NumPy的數值類型 19
2．4．1 數據類型對象 21
2．4．2 字符碼 21
2．4．3 Dtype構造函數 22
2．4．4 dtype屬性 23
2．5 一維數組的切片與索引 23
2．6 處理數組形狀 24
2．6．1 堆疊數組 27
2．6．2 拆分NumPy數組 30
2．6．3 NumPy數組的屬性 33
2．6．4 數組的轉換 39
2．7 創建數組的視圖和拷貝 40
2．8 花式索引 41
2．9 基於位置列錶的索引方法 43
2．10 用布爾型變量索引NumPy數組 44
2．11 NumPy數組的廣播 46
2．12 小結 49
第3章 統計學與綫性代數 50
3．1 Numpy和Scipy模塊 50
3．2 用NumPy進行簡單的描述性統計計算 55
3．3 用NumPy進行綫性代數運算 57
3．3．1 用NumPy求矩陣的逆 57
3．3．2 用NumPy解綫性方程組 59
3．4 用NumPy計算特徵值和特徵嚮量 61
3．5 NumPy隨機數 63
3．5．1 用二項式分布進行博弈 63
3．5．2 正態分布采樣 66
3．5．3 用SciPy進行正態檢驗 67
3．6 創建掩碼式NumPy數組 70
3．7 小結 75
第4章 pandas入門 76
4．1 pandas的安裝與概覽 77
4．2 pandas數據結構之DataFrame 78
4．3 pandas數據結構之Series 81
4．4 利用pandas查詢數據 85
4．5 利用pandas的DataFrame進行統計計算 89
4．6 利用pandas的DataFrame實現數據聚閤 91
4．7 DataFrame的串聯與附加操作 95
4．8 連接DataFrames 96
4．9 處理缺失數據問題 99
4．10 處理日期數據 102
4．11 數據透視錶 106
4．12 訪問遠程數據 107
4．13 小結 109
第5章 數據的檢索、加工與存儲 110
5．1 利用NumPy和pandas對CSV文件進行寫操作 110
5．2 NumPy．npy與pandas DataFrame 112
5．3 使用PyTables存儲數據 115
5．4 Pandas DataFrame與HDF5倉庫之間的讀寫操作 118
5．5 使用pandas讀寫Excel文件 120
5．6 使用REST Web服務和JSON 123
5．7 使用pandas讀寫JSON 124
5．8 解析RSS和Atom訂閱 126
5．9 使用Beautiful Soup解析HTML 127
5．10 小結 134
第6章 數據可視化 136
6．1 matplotlib的子庫 137
6．2 matplotlib繪圖入門 137
6．3 對數圖 139
6．4 散點圖 141
6．5 圖例和注解 143
6．6 三維圖 145
6．7 pandas繪圖 148
6．8 時滯圖 150
6．9 自相關圖 151
6．10 Plot．ly 153
6．11 小結 155
第7章 信號處理與時間序列 156
7．1 statsmodels子庫 157
7．2 移動平均值 157
7．3 窗口函數 159
7．4 協整的定義 161
7．5 自相關 164
7．6 自迴歸模型 166
7．7 ARMA模型 170
7．8 生成周期信號 172
7．9 傅裏葉分析 174
7．10 譜分析 177
7．11 濾波 177
7．12 小結 179
第8章 應用數據庫 180
8．1 基於sqlite3的輕量級訪問 181
8．2 通過pandas訪問數據庫 183
8．3 SQLAlchemy 185
8．3．1 SQLAlchemy的安裝和配置 186
8．3．2 通過SQLAlchemy填充數據庫 188
8．3．3 通過SQLAlchemy查詢數據庫 189
8．4 Pony ORM 191
8．5 Dataset：懶人數據庫 192
8．6 PyMongo與MongoDB 195
8．7 利用Redis存儲數據 196
8．8 Apache Cassandra 197
8．9 小結 201
第9章 分析文本數據和社交媒體 203
9．1 安裝NLTK 203
9．2 濾除停用字、姓名和數字 206
9．3 詞袋模型 208
9．4 詞頻分析 209
9．5 樸素貝葉斯分類 211
9．6 情感分析 214
9．7 創建詞雲 217
9．8 社交網絡分析 222
9．9 小結 224
第10章 預測性分析與機器學習 225
10．1 scikit-learn概貌 226
10．2 預處理 228
10．3 基於邏輯迴歸的分類 230
10．4 基於支持嚮量機的分類 232
10．5 基於ElasticNetCV的迴歸分析 235
10．6 支持嚮量迴歸 237
10．7 基於相似性傳播算法的聚類分析 240
10．8 均值漂移算法 242
10．9 遺傳算法 244
10．10 神經網絡 249
10．11 決策樹 251
10．12 小結 253
第11章 Python生態係統的外部環境和雲計算 255
11．1 與MATLAB/Octave交換信息 256
11．2 Installing rpy2安裝rpy2 257
11．3 連接R 257
11．4 為Java傳遞NumPy數組 260
11．5 集成SWIG和NumPy 261
11．6 集成Boost和Python 264
11．7 通過f2py使用Fortran代碼 266
11．8 配置榖歌應用引擎 267
11．9 在PythonAnywhere上運行程序 269
11．10 使用Wakari 270
11．11 小結 271
第12章 性能優化、性能分析與並發性 272
12．1 代碼的性能分析 272
12．2 安裝Cython 277
12．3 調用C代碼 281
12．4 利用multiprocessing創建進程池 283
12．5 通過Joblib提高for循環的並發性 286
12．6 比較Bottleneck函數與NumPy函數 287
12．7 通過Jug實現MapReduce 289
12．8 安裝MPI for Python 292
12．9 IPython Parallel 292
12．10 小結 296
附錄A 重要概念 298
附錄B 常用函數 303
附錄C 在綫資源 309

前言/序言

《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》 一、 簡介：解鎖數據價值的鑰匙 在這個數據爆炸的時代，理解和利用數據已成為個人和組織成功的關鍵。從海量信息中提煉齣有價值的洞察，進而指導決策，是每個行業都麵臨的挑戰。《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》正是為應對這一挑戰而生。本書並非僅僅羅列代碼和工具，而是旨在構建一套完整的數據分析思維體係，通過Python這一強大且易學的工具，引導讀者一步步掌握從數據獲取、清洗、探索、可視化到建模和結果解釋的全流程。 本書的核心目標是 empowering 每一位讀者，無論您是擁有豐富編程經驗的開發者，還是希望在原有領域深化數據能力的業務分析師、市場研究員、金融從業者，甚至是剛踏入數據領域的新手，都能自信地駕馭數據，從中發現規律、預測趨勢、優化策略。我們相信，數據本身是沉默的，而有效的分析方法和工具，纔能讓數據“開口說話”，揭示其隱藏的寶藏。 《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》將帶您領略Python在數據科學領域的非凡魅力。Python簡潔的語法、豐富的庫以及活躍的社區，使其成為數據分析的首選語言。本書精選瞭最實用、最流行的數據分析庫，如NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn等，並結閤實際案例，將理論知識轉化為可操作的技能。您將學會如何使用Pandas高效地處理結構化數據，如何利用NumPy進行數值計算，如何用Matplotlib和Seaborn繪製齣精美且信息豐富的圖錶，以及如何構建和評估機器學習模型以解決實際問題。 更重要的是，本書強調的不僅僅是“如何做”，更是“為什麼這麼做”。在每一個章節，我們都會深入探討數據分析背後的原理和邏輯，幫助您理解不同方法的適用場景、優缺點，以及如何根據具體業務需求選擇最閤適的分析路徑。我們鼓勵批判性思維，引導您在分析過程中保持對數據質量的警惕，對結果的審慎，並能清晰地嚮他人傳達您的發現。 本書的結構設計兼顧瞭深度與廣度。我們從基礎的數據導入和預處理入手，逐步深入到復雜的數據探索、特徵工程、模型選擇與評估，最終落腳於數據分析報告的撰寫和可視化呈現。每一章都包含清晰的講解、完整的代碼示例以及精心設計的練習，確保您在學習過程中能夠實踐並鞏固所學知識。 二、 讀者對象：誰將從本書受益？ 《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》的目標讀者群非常廣泛，涵蓋瞭所有希望通過數據來提升工作效率和決策水平的專業人士和學生。 數據分析師及相關從業者： 本書將為您提供係統化的Python數據分析知識體係，涵蓋從數據采集、清洗、探索到建模、可視化的全流程，幫助您掌握最新的工具和技術，提升工作效率和分析的深度。 商業分析師與市場研究員： 無論您是進行市場趨勢分析、用戶行為研究，還是産品性能評估，本書都能為您提供強大的數據分析工具和方法，幫助您從數據中發現商業洞察，為企業決策提供有力支持。 金融專業人士： 在金融領域，數據分析是風險管理、投資策略製定、欺詐檢測等關鍵環節的基石。本書將為您展示如何運用Python進行量化分析，處理金融時間序列數據，構建預測模型，提升投資迴報和風險控製能力。 技術開發者與工程師： 如果您希望將數據分析能力集成到您的應用程序或産品中，本書將為您提供必要的Python庫和實踐技巧，幫助您實現數據驅動的功能。 科研人員與學生： 無論是社會科學、自然科學還是工程領域，數據分析都是研究不可或缺的一部分。本書將幫助您高效地處理和分析實驗數據、調查數據等，加速您的研究進程。 對數據分析感興趣的零基礎學習者： 我們假設您對Python有一定的基本瞭解，但即便如此，本書也提供瞭清晰的引導，幫助您逐步掌握數據分析所需的Python技能。您無需具備深厚的數學或統計學背景，本書會以易於理解的方式講解必要的概念。 希望提升數據素養的管理人員： 即使您不直接進行數據分析，理解數據分析的基本原理和報告解讀能力，也能幫助您更好地與數據團隊溝通，並做齣更明智的管理決策。 三、 本書特色：為何選擇《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》？ 在眾多數據分析書籍中，《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》脫穎而齣，憑藉其獨特的設計理念和內容編排，成為您學習數據分析的理想選擇。 強調“思維”而非“工具”： 本書不僅僅是Python數據分析庫的“使用手冊”，更注重培養讀者的“數據分析思維”。我們深入淺齣地講解數據分析的邏輯、流程和常見陷阱，幫助您理解“為什麼”要這樣做，而不僅僅是“如何”操作。這種思維方式是應對復雜多變的數據問題的基礎。 循序漸進的實踐導嚮： 從最基礎的數據導入、清洗、處理開始，逐步過渡到探索性數據分析（EDA）、數據可視化、特徵工程，再到機器學習模型的應用。每一章節都緊密結閤實際案例，讓您在動手實踐中鞏固所學，理解理論的實際應用。 精選實用核心庫： 我們聚焦於Python數據科學領域最核心、最主流的庫，包括： NumPy： 為高效的數值計算奠定基礎，掌握多維數組操作。 Pandas： 數據處理和分析的利器，學會DataFrame和Series的強大功能，輕鬆完成數據清洗、轉換和聚閤。 Matplotlib & Seaborn： 強大的數據可視化工具，學習如何繪製各種統計圖錶，用圖錶講故事，清晰地傳達數據洞察。 Scikit-learn： 機器學習的黃金標準庫，掌握監督學習和無監督學習的基本算法，以及模型的評估與調優。 Statsmodels： 適用於統計建模和假設檢驗，深入理解統計學在數據分析中的應用。 這些庫的組閤能夠滿足絕大多數數據分析任務的需求。 真實案例驅動： 書中的案例來源於實際業務場景，涵蓋瞭商業、金融、科學研究等多個領域。通過解決這些真實問題，您能更深刻地理解數據分析在不同場景下的應用價值，並掌握解決實際問題的策略。 注重結果的解釋與溝通： 數據分析的最終目的是驅動決策。本書不僅教您如何獲得結果，更強調如何解釋這些結果，如何將復雜的分析過程和數據洞察轉化為清晰、有說服力的語言，以便與非技術背景的同事或決策者進行有效溝通。 代碼規範與效率優化： 在提供代碼示例的同時，我們也關注代碼的可讀性、效率和最佳實踐，幫助您養成良好的編程習慣，寫齣高效、易於維護的代碼。 廣泛的適用性： 無論您是數據分析領域的初學者，還是希望深化技能的從業者，本書都能為您提供寶貴的知識和實踐經驗。它能夠幫助您構建堅實的數據分析基礎，並為您進一步探索更高級的數據科學領域打下堅實的基礎。 四、 本書結構：循序漸進的學習路徑 本書采用由淺入深、由易到難的結構，確保讀者能夠係統地掌握Python數據分析的各個環節。 第一部分：基礎篇——數據分析的基石 Chapter 1：歡迎來到數據分析的世界 數據分析的重要性與應用場景 Python在數據科學中的地位與優勢 本書的學習路綫圖與學習方法建議 搭建Python數據分析環境（Anaconda、Jupyter Notebook/Lab） Chapter 2：NumPy——數值計算的利器 NumPy數組（ndarray）的創建與操作 數組的索引、切片與布爾索引 數組的數學運算與廣播機製 數組的統計方法與形狀操作 Chapter 3：Pandas——數據處理與分析的核心 Series：一維帶標簽數組 DataFrame：二維帶標簽錶格型數據結構 數據讀取與寫入（CSV, Excel, SQL等） 數據索引、選擇與過濾 缺失值處理（fillna, dropna） 數據去重與排序 數據閤並與連接（merge, join, concat） 數據分組與聚閤（groupby） 數據透視錶與交叉錶 第二部分：探索與可視化——洞察數據本質 Chapter 4：探索性數據分析（EDA） 理解數據的分布與統計特徵（describe, info, value_counts） 異常值檢測與處理策略 數據分布的可視化探索（直方圖、密度圖、箱綫圖） 變量間關係的探索（散點圖、熱力圖） Chapter 5：Matplotlib——基礎數據可視化 Matplotlib的基本繪圖原理 繪製摺綫圖、散點圖、柱狀圖、餅圖 圖錶元素的定製：標題、標簽、圖例、刻度 多子圖的創建與布局 Chapter 6：Seaborn——統計數據可視化 Seaborn與Matplotlib的結閤使用 繪製分類圖、迴歸圖、分布圖、多變量圖 利用Seaborn進行探索性數據分析 自定義Seaborn圖錶風格 第三部分：建模與應用——數據驅動的決策 Chapter 7：數據預處理與特徵工程 特徵編碼（獨熱編碼、標簽編碼） 特徵縮放（標準化、歸一化） 處理類彆型特徵與數值型特徵 創建新特徵與特徵選擇的基本方法 Chapter 8：監督學習入門 機器學習基礎概念：模型、訓練集、測試集 綫性迴歸：預測連續值 邏輯迴歸：分類問題基礎 K近鄰（KNN）算法 模型評估指標（準確率、精確率、召迴率、F1分數、AUC） Chapter 9：樹模型與集成學習 決策樹：理解與可視化 隨機森林：提高模型魯棒性 梯度提升樹（GBDT）：強大的預測能力 模型選擇與超參數調優 Chapter 10：無監督學習與降維 K-Means聚類：發現數據中的分組 主成分分析（PCA）：實現數據降維 聚類結果的評估與解釋 Chapter 11：時間序列分析基礎 時間序列數據的特點與預處理 平穩性檢驗與差分 ARIMA模型簡介 時間序列預測的基本思路 Chapter 12：數據分析報告與結果呈現 如何結構化數據分析報告 清晰地傳達數據洞察 有效的數據可視化在報告中的作用 構建可交互的數據報告（選講：Dash/Streamlit基礎） 五、 結語 《Python數據分析：洞悉數據，驅動決策》旨在成為您數據分析旅程中不可或缺的夥伴。通過係統學習本書內容，您將不僅僅掌握一套技術工具，更將培養一種洞察數據、驅動決策的思維方式。數據是新時代的石油，而本書將為您提供提煉和利用這寶貴資源的強大引擎。願您在數據分析的海洋中，乘風破浪，發現無限可能。