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编辑推荐

适读人群 :适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。

阅读本书可以获得一份关于在Python下操作、处理、清洗、规整数据集的完整说明。本书第二版针对Python 3.6进行了更新,并增加实际案例向你展示如何高效地解决一系列数据分析问题。你将在阅读过程中学习到新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。本书由Wes McKinney创作,他是Python pandas项目的创始人。本书是对Python数据科学工具的实操化、现代化的介绍,非常适合刚学Python的数据分析师或刚学数据科学以及科学计算的Python编程者。数据文件和相关的材料可以在GitHub上找到:l 使用IPython shell和Jupyter notebook进行探索性计算l 学习NumPy(Numerical Python)的基础和高级特性l 入门pandas库中的数据分析工具l 使用灵活工具对数据进行载入、清洗、变换、合并和重塑l 使用matplotlib创建富含信息的可视化l 将pandas的groupby功能应用于对数据集的切片、分块和汇总l 分析并操作规则和不规则的时间序列数据利用完整的、详细的示例学习如何解决现实中数据分析问题

内容简介

本书由Python pandas项目创始人Wes McKinney亲笔撰写,详细介绍利用Python进行操作、处理、清洗和规整数据等方面的具体细节和基本要点。第2版针对Python 3.6进行全面修订和更新,涵盖新版的pandas、NumPy、IPython和Jupyter,并增加大量实际案例,可以帮助你高效解决一系列数据分析问题。

第2版中的主要更新包括:

所有的代码,包括把Python的教程更新到了Python 3.6版本(第1版中使用的是Python 2.7)

更新了Python第三方发布版Anaconda和其他所需Python包的安装指引

更新pandas库到2017年的新版

新增一章,关于更多高级pandas工具和一些使用提示

新增statsmodels和scikit-learn的简明使用介绍

作者简介

Wes McKinney 是流行的Python开源数据分析库pandas的创始人。他是一名活跃的演讲者,也是Python数据社区和Apache软件基金会的Python/C++开源开发者。目前他在纽约从事软件架构师工作

精彩书评

“本书已经是Python数据生态中的一本经典书籍,本次的新版本对Python 3.6到pandas新特性等关键领域都进行了更新,增强了其独特价值。通过解释为什么以及如何使用Python数据工具,本书以新颖、创造性的方式帮助读者高效地学习了这些工具。它是所有现代化数据密集型计算库的重要组成部分“

——Fernando Perez,加州大学伯克利分校助理教授、IPython创始人、Jupyter项目联合创始

目录

前言1

第1章 准备工作7

1.1 本书内容7

1.1.1 什么类型的数据7

1.2 为何利用Python进行数据分析8

1.2.1 Python作为胶水8

1.2.2 解决“双语言”难题8

1.2.3 为何不使用Python9

1.3 重要的Python库9

1.3.1 NumPy9

1.3.2 pandas10

1.3.3 matplotlib11

1.3.4 IPython与Jupyter11

1.3.5 SciPy12

1.3.6 scikit-learn12

1.3.7 statsmodels13

1.4 安装与设置13

1.4.1 Windows14

1.4.2 Apple(OS X和macOS)14

1.4.3 GNU/Linux14

1.4.4 安装及更新Python包15

1.4.5 Python 2和Python 316

1.4.6 集成开发环境和文本编辑器16

1.5 社区和会议17

1.6 快速浏览本书17

1.6.1 代码示例18

1.6.2 示例数据18

1.6.3导入约定18

1.6.4术语19

第2章 Python语言基础、IPython及Jupyter notebook20

2.1 Python解释器21

2.2 IPython基础22

2.2.1 运行IPython命令行22

2.2.2 运行 Jupyter notebook23

2.2.3 Tab补全25

2.2.4 内省27

2.2.5 %run命令28

2.2.6 执行剪贴板中的程序30

2.2.7 终端快捷键30

2.2.8 关于魔术命令31

2.2.9 matplotlib集成33

2.3 Python语言基础34

2.3.1 语言语义34

2.3.2 标量类型42

2.3.3 控制流49

第3章 内建数据结构、函数及文件54

3.1 数据结构和序列54

3.1.1 元组54

3.1.2 列表57

3.1.3 内建序列函数61

3.1.4 字典64

3.1.5集合67

3.1.6 列表、集合和字典的推导式69

3.2 函数72

3.2.1 命名空间、作用域和本地函数72

3.2.2 返回多个值73

3.2.3 函数是对象74

3.2.4 匿名(Lambda)函数75

3.2.5 柯里化:部分参数应用76

3.2.6 生成器77

3.2.7 错误和异常处理79

3.3 文件与操作系统82

3.3.1 字节与Unicode文件85

3.4 本章小结86

第4章 NumPy基础:数组与向量化计算87

4.1 NumPy ndarray:多维数组对象89

4.1.1 生成ndarray90

4.1.2 ndarray的数据类型92

4.1.3 NumPy数组算术94

4.1.4 基础索引与切片95

4.1.5 布尔索引100

4.1.6 神奇索引103

4.1.7 数组转置和换轴104

4.2 通用函数:快速的逐元素数组函数106

4.3 使用数组进行面向数组编程109

4.3.1 将条件逻辑作为数组操作110

4.3.2 数学和统计方法111

4.3.3 布尔值数组的方法113

4.3.4 排序114

4.3.5 唯一值与其他集合逻辑115

4.4 使用数组进行文件输入和输出115

4.5 线性代数116

4.6 伪随机数生成118

4.7 示例:随机漫步120

4.7.1 一次性模拟多次随机漫步121

4.8 本章小结122

第5章 pandas入门123

5.1 pandas数据结构介绍123

5.1.1 Series123

5.1.2 DataFrame128

5.1.3 索引对象134

5.2 基本功能135

……

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评论 1

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  1. #1

    非常感谢

    叁拾 4个月前 (08-23) 来自天朝的朋友 火狐浏览器 Windows 7 回复

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