C#语言程序设计基础 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:清华大学

作者:郑宇军

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:2008-3

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787302168478

丛书系列:

图书标签:

• 好
• C#
• 编程
• 入门
• 基础
• 语言
• 程序设计
• 开发
• 教程
• 学习
• 计算机

好的，以下是一份为您的图书《C语言程序设计基础》量身定制的、不包含该书内容的图书简介： --- 探索数据科学的奥秘：Python与Pandas实战指南 作者： [此处可填写虚拟作者姓名，例如：王明、李华] 出版社： [此处可填写虚拟出版社名称，例如：未来之窗出版、蓝图科技] ISBN： [此处可填写虚拟ISBN号，例如：978-7-5086-9876-5] 图书简介 在这个数据爆炸的时代，从海量信息中提取有价值的洞察已成为科学研究、商业决策乃至日常分析的核心能力。然而，面对浩如烟海的数据集，如何高效地进行清洗、转换、分析和可视化，一直是困扰数据从业者的难题。传统的电子表格工具往往力不从心，而专业的统计软件学习曲线又过于陡峭。 《探索数据科学的奥秘：Python与Pandas实战指南》正是在这样的背景下应运而生。本书并非一本枯燥的理论教材，而是一本面向实践、聚焦于核心数据处理工具的实战手册。它将带领读者深入掌握当下数据科学领域最流行、最高效的Python数据分析库——Pandas，并结合Python语言的强大生态系统，构建一套完整的数据处理工作流程。 本书的定位明确：致力于让初学者快速入门数据处理，让有经验的分析师优化工作效率。 我们专注于“如何用代码解决真实世界的数据问题”，而非花费大量篇幅讲解C语言的语法细节或面向对象的深奥理论。 --- 第一部分：Python环境与数据思维的基石（非C领域） 在深入Pandas之前，读者需要对Python的基本操作环境有一个清晰的认识。本部分将快速扫清环境障碍，确保读者能顺利进入数据分析的实践环节。 第一章：Python环境搭建与Jupyter Notebook初体验 本章详细指导读者安装Anaconda发行版，这是数据科学家的标准配置。我们将介绍如何配置虚拟环境，避免不同项目间的包版本冲突。重点在于熟练使用Jupyter Notebook（或JupyterLab）——这一交互式计算环境是数据探索与报告生成的最佳载体。我们将演示如何运行代码块、插入Markdown文本、嵌入公式与图片，建立起“代码即文档”的工作习惯。 第二章：Python基础回顾（侧重数据结构的应用） 虽然本书不是Python语言入门书，但为了确保数据处理的流畅性，本章会快速回顾Python中与数据处理关系最密切的内置结构：列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）。我们将着重讲解列表推导式和字典的快速构造，因为这些技巧能极大地提高后续Pandas操作的速度和代码的简洁性。例如，如何用一行代码从复杂的嵌套列表中提取特定元素。 第三章：NumPy：数值计算的引擎 Pandas的底层是建立在NumPy库之上的。本章将介绍NumPy的核心——强大的ndarray（多维数组）。我们将对比Python列表与NumPy数组在内存占用和运算速度上的巨大差异。重点内容包括数组的创建、索引与切片（强调向量化操作的优势）、以及广播（Broadcasting）机制的理解，这是进行高效矩阵运算和大规模数据计算的关键。 --- 第二部分：Pandas核心——数据处理的瑞士军刀 这部分是本书的核心，将系统、详尽地覆盖Pandas的数据结构和操作方法，确保读者能够独立完成复杂的数据预处理任务。 第四章：Series与DataFrame的诞生与结构解析 本章是Pandas的“入门砖”。我们将详细解释Pandas两大核心数据结构：一维的Series（带标签的数组）和二维的DataFrame（带标签的表格数据结构）。我们会讲解索引（Index）的创建、重命名、层次化索引（MultiIndex）的应用，并展示如何从CSV、Excel、JSON等多种外部数据源快速加载数据到DataFrame中。 第五章：数据清洗与预处理的艺术 真实世界的数据充斥着缺失值、重复项和格式错误。本章聚焦于“数据瘦身”与“数据整形”。我们将深入学习： 缺失值处理： 使用 `isnull()`, `notnull()`, `dropna()` 和 `fillna()` 进行策略性填充或删除。 数据类型转换： 强制转换（例如，将混合类型的列转换为数值或日期时间类型）。 重复值管理： 识别并移除重复行，保留首次或最后一次出现的数据。 字符串操作： 利用 `.str` 访问器进行复杂的文本清洗，如正则匹配、替换、分割等，这对于处理非结构化文本字段至关重要。 第六章：数据筛选、切片与高效查询 数据分析的第一步往往是定位我们需要关注的子集。本章将讲解Pandas最强大的查询工具： 基于标签的访问： 熟练运用 `.loc[]` 进行基于行/列名称的精确查找。 基于位置的访问： 掌握 `.iloc[]` 在整数位置上的操作。 布尔索引（Boolean Indexing）： 使用复杂的逻辑表达式（如 `&`, `|`, `~`）进行多条件组合筛选，这是数据探查的利器。 查询表达式： 介绍 `query()` 方法，允许用户使用类似SQL的语法进行筛选，显著提高代码可读性。 第七章：数据重塑与分组聚合（Groupby的威力） 这是数据分析中最具价值的技能之一。本章将彻底解析Pandas的“拆分-应用-合并”（Split-Apply-Combine）范式，即Groupby操作。 分组聚合： 使用 `groupby()` 配合 `sum()`, `mean()`, `count()`, `agg()` 等函数，实现跨类别的数据统计。 转换与过滤： 学习如何使用 `transform()` 保持原始维度进行组内标准化，以及如何使用 `filter()` 根据组的特征剔除整个组。 数据透视表（Pivot Tables）： 模拟Excel中的数据透视表功能，快速生成交叉分析报告。 第八章：数据合并、连接与时间序列处理 现实中的数据集往往分散在多个文件中。本章讲解如何将它们无缝集成： 合并操作： 详细对比 `pd.merge()`（基于键的连接，类似于SQL Join）和 `pd.concat()`（基于轴的堆叠）。 时间序列基础： 讲解如何处理日期和时间数据（DatetimeIndex），包括重采样（Resampling）、时间窗口计算（Rolling Windows）等金融和科学分析中常用的高级功能。 --- 第三部分：可视化与报告（让数据说话） 最终，数据分析的结果需要以直观的方式呈现。本部分将引入Pandas内置的可视化接口以及更专业的绘图库集成。 第九章：Pandas内置绘图功能与Matplotlib基础 Pandas直接继承了Matplotlib的能力，可以快速生成探索性图表。本章将演示如何快速绘制线图、柱状图、直方图、散点图和箱线图，并强调如何调整图例、坐标轴标签和标题，使图表符合专业标准。 第十章：案例驱动的实战演练 本章通过两个完整的、跨学科的真实案例，巩固前九章所学： 1. 案例一：电商销售数据分析： 从原始交易日志中提取日活跃用户、分析不同商品类别的销售趋势，并进行季节性分解。 2. 案例二：城市交通流量分析： 处理时间戳数据，计算高峰时段的平均速度，并基于地理区域进行分组比较。 --- 本书的独到之处 本书的编写风格注重代码的实用性和效率。我们摒弃了冗长、抽象的理论描述，转而采用“问题-解决方案-代码实现”的结构。读者将学到： 1. 向量化思维： 彻底摆脱低效的Python `for` 循环，拥抱Pandas/NumPy的并行计算能力。 2. 代码的健壮性： 如何编写能应对脏数据的“生产级”数据清洗脚本。 3. 性能优化： 识别并解决大型数据集处理过程中的性能瓶颈。 目标读者： 希望快速入门数据分析的初级工程师和研究助理。 需要提高数据预处理效率的现有Python用户。 渴望掌握业界主流数据处理工具的在校学生。 掌握Pandas，就如同拥有了一把通往数据科学前沿的万能钥匙。翻开本书，开启您的效率革命之旅！

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆