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出版者:电子工业出版社

作者:黄明

出品人:

页数:241

译者:

出版时间:2006-6

价格:22.00元

装帧:平装

isbn号码:9787121027451

丛书系列:

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• 计算机基础
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《编程入门：从零开始掌握Python数据分析》 本书是一本面向初学者的Python数据分析实战指南。 无论你是希望进入数据科学领域，还是想利用数据提升工作效率，亦或是仅仅对数据背后的故事充满好奇，本书都将是你理想的起点。我们抛开了繁琐的理论推导和深奥的数学公式，而是将重心放在了动手实践上，通过大量精心设计的案例，带领读者一步步掌握使用Python进行数据分析的核心技能。 在信息爆炸的时代，数据已经成为驱动决策、洞察趋势、创造价值的关键要素。 从商业分析到科学研究，从市场营销到公共政策，数据分析无处不在，其重要性日益凸显。然而，对于许多初学者而言，面对海量数据和复杂的分析工具，往往感到无从下手。Python以其简洁易读的语法、丰富强大的库生态，成为了当前最受欢迎的数据分析语言之一。本书正是基于这一背景，旨在为零基础的读者提供一条清晰、高效的学习路径。 本书内容结构清晰，循序渐进，从最基础的Python语言特性入手，逐步过渡到数据分析的各项关键技术。 第一部分：Python基础与环境搭建 在正式开始数据分析之前，我们需要为自己打下坚实的Python基础。本部分将引导读者完成Python的安装与环境配置，让你能够快速搭建起属于自己的开发环境。随后，我们将聚焦Python的核心语法，包括变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）、运算符、流程控制语句（条件判断if-else、循环for-while），以及函数的使用。我们强调理解这些基本概念的重要性，因为它们是后续所有编程操作的基石。通过大量的代码示例和简单的练习题，帮助读者在实践中巩固所学知识，建立起对Python编程的初步认知。 第二部分：掌握数据处理的利器——Pandas库 Pandas是Python数据分析领域最核心、最强大的库之一。本部分将深入讲解Pandas的两个核心数据结构：Series和DataFrame。我们将详细介绍如何创建、索引、选择、过滤和重塑这些数据结构，让你能够灵活地处理各种表格型数据。 Series： 学习创建和操作一维带标签的数组，理解其索引机制，以及如何进行数值运算和字符串处理。 DataFrame： 这是本书的重点之一。我们将全面讲解DataFrame的创建（从列表、字典、Numpy数组、CSV文件等多种方式）、列的添加、删除和重命名，以及行和列的选择与切片。你将学会如何高效地读取和写入不同格式的数据文件（如CSV、Excel、JSON），这是数据分析的开端。 数据清洗与预处理： 真实世界的数据往往是“脏”的，充斥着缺失值、异常值、重复项等问题。本部分将教授一系列数据清洗的实用技巧，包括： 处理缺失值： 识别缺失值（NaN），并学习多种填充或删除策略（如均值填充、中位数填充、删除整行/整列）。 处理重复值： 检测并移除重复的行，保证数据的唯一性。 数据类型转换： 将字符串、对象类型等转换为数值型、日期型等，为后续分析做好准备。 异常值检测与处理： 识别并处理可能影响分析结果的极端值。 数据转换与规整： 掌握常用的数据转换操作，如： 分组与聚合（Groupby）： 这是数据分析中最强大的功能之一。你将学会如何根据一个或多个键对数据进行分组，并对每个分组执行聚合操作（如求和、均值、计数、最大值、最小值）。 合并与连接（Merge & Join）： 学习如何根据键将多个DataFrame合并成一个，实现数据的整合。 数据排序： 根据特定列的值对DataFrame进行排序。 数据透视表（Pivot Table）： 理解并运用数据透视表来汇总和分析多维度数据。 第三部分：数据可视化——用图表说话 “一图胜千言”，数据可视化是将复杂数据转化为直观易懂信息的最有效方式。本部分将重点介绍Python中最流行的可视化库——Matplotlib和Seaborn。 Matplotlib入门： 学习创建各种基本图表，如折线图（Line Plot）、散点图（Scatter Plot）、柱状图（Bar Plot）、饼图（Pie Chart）、直方图（Histogram）。你将掌握如何设置图表的标题、轴标签、图例，以及如何调整颜色、线条样式和标记点，使图表更具可读性和表现力。 Seaborn的优雅： Seaborn是构建在Matplotlib之上的高级可视化库，提供了更美观、更便捷的绘图接口。我们将重点演示Seaborn在统计图表方面的强大能力，包括： 探索性数据分析（EDA）图表： 如箱线图（Box Plot）、小提琴图（Violin Plot）用于展示数据分布和异常值；热力图（Heatmap）用于展示变量之间的相关性；散点图矩阵（Pair Plot）用于快速查看多变量关系。 关系图（Relational Plot）： 绘制变量之间的关系，如散点图、线图。 分布图（Distribution Plot）： 展示单个变量的分布，如直方图、核密度估计图。 分类图（Categorical Plot）： 比较不同类别的数据，如条形图、散点图、箱线图。 回归图（Regression Plot）： 绘制变量间的线性回归关系。 自定义与美化： 学习如何进一步自定义图表的风格，如调整图例位置、添加文本标注、设置坐标轴范围、使用不同的配色方案，让你的图表脱颖而出。 第四部分：实战案例分析 理论学习固然重要，但真正的技能提升在于将所学知识应用于实际问题。本部分将通过多个贴近实际应用场景的案例，带领读者一步步完成从数据获取到结果呈现的全过程。 案例一：销售数据分析 从CSV文件中读取销售记录。 清洗数据，处理缺失的销售额或产品信息。 分析不同产品线的销售额占比。 绘制时间序列图，展示月度销售趋势。 找出销售额最高的地区和产品。 案例二：用户行为分析 读取用户注册和活跃数据。 分析用户注册随时间的变化。 计算用户留存率。 可视化不同用户群体的活跃度。 案例三：电影评分分析 从网络爬取或文件中加载电影评分数据。 分析不同类型电影的平均评分。 可视化评分分布。 找出评分最高和最低的电影。 第五部分：进阶探索与未来方向 在掌握了基础的数据分析技能后，本书将为你指明进一步学习的方向。我们将简要介绍一些更高级的主题，如： 数据库交互： 如何使用Python连接数据库（如SQLAlchemy）进行数据提取。 文本数据处理： 简单的文本清洗和特征提取。 机器学习入门概念： 简要介绍监督学习和无监督学习的概念，为后续学习打下基础。 学习资源推荐： 指引读者继续深入学习的社区、文档和书籍。 学习本书，你将获得： 扎实的Python编程基础，为后续更复杂的编程任务打下坚实基础。 精通Pandas库，能够高效地进行数据读取、清洗、转换和处理。 掌握Matplotlib和Seaborn，能够创建专业、美观的数据可视化图表，清晰地表达数据洞察。 通过大量实战案例，将理论知识转化为解决实际问题的能力，建立起独立完成数据分析项目的信心。 清晰的学习路径，为你在数据科学领域的进一步探索打下坚实的第一步。 谁适合阅读本书？ 计算机科学、数据科学、统计学、商科等专业的学生。 希望提升数据分析能力的职场人士，如市场营销人员、产品经理、运营人员、研究人员等。 对数据充满好奇，想了解数据背后故事的个人。 希望转行进入数据相关行业的零基础学习者。 本书的特点： 实操性强： 以代码和案例为核心，强调动手实践。 语言通俗易懂： 避免使用过于专业的术语，力求清晰明了。 循序渐进： 内容由浅入深，难度逐步提升。 案例丰富： 涵盖多种实际应用场景，帮助读者建立迁移能力。 准备好开启你的数据探索之旅了吗？ 翻开本书，让我们一起用Python解锁数据的力量！

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这本书的装帧和印刷质量相当不错，封面设计简洁大气，让人很有翻阅的欲望。拿到手里沉甸甸的，内页纸张光滑适中，墨水浓淡均匀，阅读起来非常舒服，长时间盯着看也不会感到眼睛疲劳。从排版上看，作者显然在细节上花费了不少心思，代码块的缩进和对齐都非常规范，这对于初学者来说简直是福音，能让他们从一开始就养成良好的编程习惯。书中的插图和图表清晰明了，虽然我没有深入研究具体内容，但仅从这些辅助材料的呈现方式就能感受到编者的用心良苦。整体而言，这本书给我的第一印象是专业、严谨，并且在用户体验方面做得非常到位，光是这份对实体书品质的尊重，就足以让人心生好感。

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说实话，我这次挑选这本书是抱着试一试的心态的，因为市面上讲解C语言的书籍汗牛充栋，很容易踩到那种内容陈旧或者逻辑混乱的“雷区”。然而，这本书的章节划分和知识点的递进逻辑，即便是没有具体阅读内容，光看目录结构就让人感到一丝豁然开朗。它似乎遵循了一种非常科学的学习路径，从最基础的概念开始，层层深入，没有那种为了堆砌知识点而硬生生拔高的感觉。这种循序渐进的编排方式，对于那些希望系统掌握C语言精髓的读者来说，无疑是极大的吸引力。它展现了一种对教学艺术的深刻理解，知道如何引导读者平稳地度过学习曲线中最陡峭的那一段，让人不禁期待里面的理论阐述会是多么的清晰有力。

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这本书的语言风格，从封面和标题传递出的信息来看，应该是非常直接且面向实战的，没有太多冗余的学术辞藻去故作高深。我个人偏爱那种直截了当的写作方式，尤其是在技术领域，清晰比华丽重要得多。一个好的技术作者，应该能够将复杂的概念转化为人人都能理解的白话，同时又不失其专业性。我预感这本书在解释诸如指针、内存管理这类C语言的“拦路虎”时，一定会采用非常形象化的比喻或者图示来打破读者的畏惧心理。这种“用户友好型”的叙事风格，是区分一本“好书”和一本“平庸之作”的重要指标，它体现了作者对不同层次读者的包容和关怀。

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最后，我非常好奇这本书在涉及现代编程规范和未来发展趋势上的态度。C语言虽然经典，但编程世界从不停止演进。一本有远见的教材，不应该仅仅停留在讲解ANSI C的标准特性上，更应该引导读者思考代码的可维护性、安全性和与现代操作系统的交互方式。我期待它能适度地引入一些诸如内存安全实践或者与其他语言互操作性的探讨。这种前瞻性的视角，对于想把C语言作为一门“内功”来修炼的读者来说，是至关重要的。它将决定这本书是仅仅停留在历史的知识点回顾，还是真正能成为读者未来技术栈中稳固的基石。

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从一个对编程工具和开发环境略有了解的人的角度来看，这本书的“工具属性”似乎被放在了很高的位置。我猜想，它在讲解核心语法之余，一定非常注重与实际开发流程的结合。现代编程学习，光会语法是远远不够的，如何使用编译器、调试器，如何构建一个小型项目，这些实践层面的知识点才是区分“会敲代码”和“能解决问题”的关键。如果这本书真的在这方面投入了足够的篇幅，那么它的价值就不仅仅是一本教材，更像是一份实用的工作手册。我甚至能想象出书中可能包含的那些关于效率提升的小技巧和最佳实践，这些往往是那些纯理论书籍所缺乏的宝贵财富，极大地提升了学习的实用价值和成就感。

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