Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython 2nd Edition
作者: Wes McKinney
语言: 英文
出版年份: 2017
编程语言: Python
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书籍摘要

《Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython》是由 Wes McKinney 编写的经典数据科学书籍,第二版于 2017 年出版。本书是 Python 数据分析领域的权威指南,专注于使用 Python 及其相关库(如 Pandas、NumPy 和 IPython)进行数据处理、清洗、分析和可视化。

一、书籍背景

随着数据科学的兴起,Python 成为数据处理和分析的首选语言之一。本书旨在为读者提供一个全面的指南,帮助他们掌握使用 Python 进行数据清洗、转换、分析和可视化的技能。书中不仅介绍了 Python 的基础语法和数据结构,还深入探讨了 Pandas、NumPy 等库的高级用法。

二、内容概览

第一部分:基础篇

  • 第 1 章:介绍了 Python 数据分析的背景、优势以及相关库(如 Pandas、NumPy、Matplotlib 等)的基本功能。
  • 第 2 章:详细讲解了 Python 的语言基础,包括数据类型、控制流、函数定义等,并介绍了 IPython 和 Jupyter Notebook 的使用方法。
  • 第 3 章:深入探讨了 Python 内置数据结构(如列表、元组、字典、集合)的使用方法,以及如何通过函数式编程提高代码的可读性和效率。

第二部分:核心工具篇

  • 第 4 章:全面介绍了 NumPy 的核心功能,包括多维数组(ndarray)的创建、索引、切片、布尔索引、花式索引等,以及 NumPy 的通用函数(ufunc)和线性代数运算。
  • 第 5 章:详细讲解了 Pandas 的基本数据结构(Series 和 DataFrame),以及如何使用 Pandas 进行数据索引、选择、过滤、排序和基本统计分析。
  • 第 6 章:探讨了数据加载、存储和文件格式的处理方法,包括读取和写入文本文件、JSON 数据、XML 数据、HTML 数据等。

第三部分:进阶篇

  • 第 7 章:专注于数据清洗和准备,包括处理缺失数据、数据转换、字符串操作、异常值检测等。
  • 第 8 章:介绍了数据整理和重塑的方法,如层次化索引、数据合并、数据透视表等。
  • 第 9 章:讲解了数据可视化的基本方法,包括使用 Matplotlib、Seaborn 等库绘制图表。
  • 第 10 章:深入探讨了数据聚合和分组操作,包括 GroupBy 的使用、数据聚合、分组转换等。

第四部分:高级应用篇

  • 第 11 章:详细介绍了时间序列数据的处理方法,包括日期时间数据类型、时间序列基础、时间范围生成、时间序列重采样等。
  • 第 12 章:介绍了 Pandas 的高级用法,如分类数据处理、高级 GroupBy 应用、方法链式调用等。
  • 第 13 章:简要介绍了 Python 中的建模库,如 Patsy、statsmodels 和 scikit-learn 的基本用法。

第五部分:实战篇

  • 第 14 章:通过多个实际案例(如 USA.gov 数据分析、MovieLens 数据集分析、US Baby Names 数据分析等),展示了如何应用前面章节的知识解决实际问题。

三、适用人群

本书适合以下人群:

  • 数据分析师和数据科学家,希望使用 Python 进行高效的数据处理和分析。
  • Python 开发者,希望扩展在数据分析和科学计算方面的技能。
  • 数据科学初学者,希望通过实践学习 Python 数据分析的核心技能。

四、总结

《Python for Data Analysis: Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython》是一本内容丰富、实用性强的书籍,涵盖了从基础到高级的数据分析技能。通过阅读本书,读者将能够掌握使用 Python 及其相关库进行数据处理、分析和可视化的完整流程,为解决实际数据科学问题打下坚实的基础。

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