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☆☆☆☆☆

出版者:人民邮电出版社

作者:[美] Clinton W. Brownley

出品人:

页数:272

译者:陈光欣

出版时间:2017-8

价格:69.00元

装帧:平装

isbn号码:9787115463357

丛书系列:图灵程序设计丛书·Python系列

图书标签:

Python
数据分析
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具体描述

想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？

来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。

学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本

读取和解析CSV文件

读取多个Excel工作表和工作簿

执行数据库操作

搜索特定记录、分组数据和解析文本文件

建立统计图并绘图

生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型

在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本

《Python数据分析基础》是一本面向初学者的权威指南，旨在通过系统化的内容帮助读者全面掌握数据分析所需的核心技能和知识。在这部书中，作者深入浅出地解释了Python这一语言在数据处理、可视化和统计分析中的广泛应用。书中首先介绍了Python生态系统的重要组成部分，包括常用的数据科学库，如Pandas、NumPy和Matplotlib，这些工具为读者提供了强大的技术手段来应对复杂的数据任务。文章详细讲解了数据结构的选择与使用，从基础的列表和字典，到DataFrame这一更高级的数据处理工具。每一部分都以清晰的逻辑展开，让读者能够深刻理解数据在Python环境下是如何被组织、操作和展示的。书中还对数据清洗与预处理进行了深入分析，介绍了如何去除噪声、填补缺失值以及转换数据格式，以确保数据质量，这对于后续分析步骤至关重要。在统计分析方面，本书提供了丰富的内容，涵盖描述性统计、推断性统计及相关统计测试等重要概念。通过实际案例和实例，读者可以更好地理解各种统计方法的应用场景与操作技巧，从而提高数据解释与决策支持能力。书中还详细讲解了常见的数据可视化工具，如Matplotlib和Seaborn，使读者能够制作出图表、仪表盘，有效展示数据背后的信息和趋势。另外，内容不仅限于基础知识，还延伸到了进阶主题，包括机器学习与大数据分析技术的介绍。这部分帮助读者了解如何利用Python在更复杂的环境中进行预测建模、特征工程以及结果优化。通过这些深度探讨，读者能够建立起扎实的理论基础，为后续深入学习打下坚实基础。书中还强调了数据分析的实践性，通过真实项目和案例研究，使读者在实际操作中锻炼技能。这种学以 practicum为基础的教学模式，确保每一段内容都能切实帮助读者提升动手能力。同时，作者也注意了文本的逻辑性与连贯性，通过系统的章节设计和简洁明了的语言，使复杂概念易于理解。此外，这本书不仅注重技术细节，更关注思维方式和问题解决能力的培养。在整个过程中，读者会学会如何从数据中挖掘价值、识别模式，并通过可视化手段进行有效沟通。书中还特别提到版本控制、数据存储与管理等重要事项，使读者在掌握技术技能的同时，也具备了必要的项目管理素养。总体而言，《Python数据分析基础》是一本内容全面且易于理解的权威指南，适合希望深入学习数据处理和分析技能的人士。它不仅为初学者提供了扎实的理论支持，还通过丰富的实例和案例，使读者在真实情境中应用所学知识，从而增强实际操作能力。这本书真正体现了对数据科学领域发展方向的洞察，为读者未来在数据驱动的领域做出贡献。

作者简介

Clinton W. Brownley

博士，Facebook数据科学家，负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。

目录信息

前言　　xi
第1章 Python 基础　　1
1.1 创建 Python 脚本　　1
1.2 运行 Python 脚本　　3
1.3 与命令行进行交互的几项技巧　　6
1.4 Python 语言基础要素　　10
1.4.1 数值　　10
1.4.2 字符串　　12
1.4.3 正则表达式与模式匹配　　16
1.4.4 日期　　19
1.4.5 列表　　21
1.4.6 元组　　26
1.4.7 字典　　27
1.4.8 控制流　　30
1.5 读取文本文件　　35
1.5.1 创建文本文件　　36
1.5.2 脚本和输入文件在同一位置　　38
1.5.3 读取文件的新型语法　　38
1.6 使用 glob 读取多个文本文件　　39
1.7 写入文本文件　　42
1.7.1　向 first_script.py 添加代码　　42
1.7.2　写入 CSV 文件　　45
1.8 print 语句　　46
1.9 本章练习　　47
第2章 CSV文件　　48
2.1 基础 Python 与 pandas　　50
2.1.1 读写 CSV 文件（第1 部分）50
2.1.2 基本字符串分析是如何失败的　　56
2.1.3 读写 CSV 文件（第2 部分）57
2.2 筛选特定的行　　58
2.2.1 行中的值满足某个条件　　59
2.2.2 行中的值属于某个集合　　60
2.2.3 行中的值匹配于某个模式/ 正则表达式　　62
2.3 选取特定的列　　64
2.3.1 列索引值　　64
2.3.2 列标题　　65
2.4 选取连续的行　　67
2.5 添加标题行　　69
2.6 读取多个 CSV 文件　　71
2.7 从多个文件中连接数据　　75
2.8 计算每个文件中值的总和与均值　　78
2.9 本章练习　　81
第3章 Excel 文件　　82
3.1 内省 Excel 工作簿　　84
3.2 处理单个工作表　　88
3.2.1 读写 Excel 文件　　88
3.2.2 筛选特定行　　92
3.2.3 选取特定列　　98
3.3 读取工作簿中的所有工作表　　101
3.3.1 在所有工作表中筛选特定行　　102
3.3.2 在所有工作表中选取特定列　　104
3.4 在 Excel 工作簿中读取一组工作表　　106
3.5 处理多个工作簿　　108
3.5.1 工作表计数以及每个工作表中的行列计数　　110
3.5.2 从多个工作簿中连接数据　　111
3.5.3 为每个工作簿和工作表计算总数和均值　　113
3.6 本章练习　　117
第4章数据库　　118
4.1 Python 内置的 sqlite3 模块　　119
4.1.1 向表中插入新记录　　124
4.1.2 更新表中记录　　128
4.2 MySQL 数据库　　131
4.2.1 向表中插入新记录　　135
4.2.2 查询一个表并将输出写入 CSV 文件　　140
4.2.3 更新表中记录　　142
4.3 本章练习　　146
第5章应用程序　　147
5.1 在一个大文件集合中查找一组项目　　147
5.2 为 CSV 文件中数据的任意数目分类计算统计量　　158
5.3 为文本文件中数据的任意数目分类计算统计量　　167
5.4 本章练习　　174
第6章图与图表　　175
6.1 matplotlib　　175
6.1.1 条形图　　175
6.1.2 直方图　　177
6.1.3 折线图　　178
6.1.4 散点图　　180
6.1.5 箱线图　　181
6.2 pandas　　183
6.3 ggplot　　184
6.4 seaborn　　186
第7章描述性统计与建模　　192
7.1 数据集　　192
7.1.1 葡萄酒质量　　192
7.1.2 客户流失　　193
7.2 葡萄酒质量　　194
7.2.1 描述性统计　　194
7.2.2 分组、直方图与 t 检验　　195
7.2.3 成对变量之间的关系和相关性　　196
7.2.4 使用最小二乘估计进行线性回归　　198
7.2.5 系数解释　　200
7.2.6 自变量标准化　　200
7.2.7 预测　　202
7.3 客户流失　　203
7.3.1 逻辑斯蒂回归　　205
7.3.2 系数解释　　207
7.3.3 预测　　208
第8章按计划自动运行脚本　　209
8.1 任务计划程序（Windows 系统）209
8.2 cron 工具（macOS 系统和 Unix 系统）215
8.2.1 cron 表文件：一次性设置　　216
8.2.2 向 cron 表文件中添加 cron 任务　　216
第9章从这里启航　　220
9.1 更多的标准库模块和内置函数　　221
9.1.1 Python 标准库（PSL）：更多的标准模块　　221
9.1.2 内置函数　　222
9.2 Python 包索引（PyPI）：更多的扩展模块　　222
9.2.1 NumPy　　223
9.2.2 SciPy　　227
9.2.3 Scikit-Learn　　230
9.2.4 更多的扩展包　　232
9.3 更多的数据结构　　232
9.3.1 栈　　233
9.3.2 队列　　233
9.3.3 图　　233
9.3.4 树　　234
9.4 从这里启航　　234
附录A 下载指南　　236
附录B 练习答案　　245
作者介绍　　247
封面介绍　　247
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法...

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本《Python数据分析基础》的排版真是令人眼前一亮。封面设计简约而不失专业感，内页的字体选择和行距都非常舒服，长时间阅读下来眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是，书中大量的代码示例和图表都经过了精心排版和着色处理，使得复杂的逻辑和数据结构一目了然。比如，在讲解Pandas的DataFrame操作时，作者没有简单地堆砌代码块，而是通过清晰的表格结构展示了数据在不同操作前后的变化，这种视觉化的呈现方式极大地降低了学习曲线。即便是对于初次接触数据分析的读者，也能很快从那些图文并茂的解释中找到切入点。我尤其喜欢它在章节末尾设置的“实践小贴士”，这些小技巧往往是教科书里不会提及，但在实际工作中非常实用的“内行窍门”，比如如何高效地处理缺失值或者优化内存占用，这些细节体现了作者深厚的实战经验。总的来说，从阅读体验上来说，这是一本注重细节、尊重读者的优秀教材，光是翻阅起来就让人心情愉悦，非常愿意沉浸其中。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和社区支持做得非常到位，这在很多技术书籍中是很难得的。记得我刚开始学习数据可视化那一章时，书中介绍的Matplotlib和Seaborn代码我跑出来效果总是不尽人意，总感觉色彩搭配和图表美观度上差了那么点意思。当我带着疑问去查找作者提供的GitHub仓库时，发现那里不仅包含了书中所有的代码，还提供了一个专门的讨论区链接。在那里，我找到了许多其他学习者遇到的类似问题以及维护者的详细解答，甚至还有一些社区成员分享的基于书中知识构建的更炫酷的可视化案例。这种活跃的生态系统极大地增强了学习的动力和解决问题的效率。它让我感觉自己不是在孤军奋战，而是有了一个坚实的后盾在支持我的学习旅程。这种“活的”学习体验，远胜于一本印刷出来的静态书籍。

评分☆☆☆☆☆

这本书在语言风格上展现出一种恰到好处的亲和力与专业性的平衡。它不像某些学术著作那样刻板说教，也不像某些网络教程那样过于随意和口语化。作者的笔触非常清晰、逻辑严谨，同时又充满了一种鼓励探索的积极基调。尤其是在处理像Python中的内存管理或者数据类型转换这些容易让人感到枯燥的部分时，作者会使用一些生动的比喻，比如将数据类型比作不同规格的容器，将内存比作仓库的不同层级，使得原本抽象的概念变得具象化。这种叙事方式让学习过程变得轻松愉快，仿佛是在听一位经验丰富的前辈在旁边耐心指导。它成功地拉近了读者与高深技术之间的距离，让数据分析不再是一项高不可攀的技能，而是一项任何人只要投入精力就能掌握的强大工具。

评分☆☆☆☆☆

从一个项目实战的角度来看，《Python数据分析基础》的课程设计极具前瞻性。它并没有满足于讲解零散的知识点，而是围绕几个贯穿全书的实际案例展开，这些案例的选取非常贴近现代商业需求。例如，书中有一部分是关于电商用户行为分析的，通过模拟用户的购买和浏览数据，一步步教导我们如何构建漏斗分析模型，如何通过时间序列分解来预测库存需求。作者在讲解每一个步骤时，都强调了如何将分析结果转化为可执行的商业建议，这极大地提升了我们对所学技能的实战转化率。很多理论知识在脱离实际场景后就很难被记住，但通过这些紧密结合商业场景的案例，那些复杂的统计概念和代码逻辑就被自然地内化了。这本书真正做到了“授人以渔”，教导我们如何用Python的工具箱去解决真实世界的问题。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的深度感到非常惊喜，它绝非市面上那些浅尝辄止的“入门速成”读物可比。作者在构建数据分析思维框架方面下了大功夫。很多同类书籍往往直接抛出函数和语法，让读者像背诵菜谱一样去记忆，而《Python数据分析基础》则花了大量的篇幅去解释“为什么”要用这种方法，背后的统计学原理和数据结构特性被讲解得鞭辟入里。特别是关于数据清洗那一部分，它详细剖析了现实世界数据源的不可靠性，并系统地介绍了异常值检测的多种模型，从简单的箱线图到更复杂的Z-Score和IQR方法，每一种都有详尽的数学推导和Python实现。这种由理论到实践的递进逻辑，使得读者不仅仅是学会了“怎么做”，更是理解了“为什么这么做”，为后续学习更高级的机器学习打下了坚实的理论基础。对于渴望真正掌握数据分析精髓而非仅仅会调包的读者来说，这本书的价值无可替代。

评分☆☆☆☆☆

Python数据分析IO基础。

评分☆☆☆☆☆

我，概率统计这四个字都不会写了，第六章看不懂。这本儿，绝大部分内容很基础，很贫嘴，很无聊，很没用。

评分☆☆☆☆☆

和另外一本python基础的内容格式没有统一，对于初学者会造成一定的困扰。甚至还需要一些linux作为背景。comments全都写在后面，不方便查阅。

评分☆☆☆☆☆

一开始觉得太简单了，但是硬着头皮照着代码一行行执行，再按书上文字一行行画线读下来，还是有收获的，特别是对CSV、SQLite、Excel、glob的处理套路(几个for循环)；Application应用章节对Map两层嵌套统计、输出的应用，以及对Matplotlib的介绍，很实用（立马就能照着画图、统计用）。但是机器学习、回归那一章，说的过深，并且讲的库有点过时了。总体还是值得读的，这本虫书，和蜥蜴书我都买了，但似乎得分都没有《利用Python进行数据分析》评分高。具体笔记详见《Python数据分析基础》.mm freemind格式思维导图笔记。

评分☆☆☆☆☆

每行的解释很详细。应该利用电脑点击操作经验，把每一句直接理解成菜单式操作，把编程理解成机械式操作，这样学习事半功倍。