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出版者:厦门大学出版社

作者:叶东毅

出品人:

页数:310

译者:

出版时间:2009-5

价格:28.00元

装帧:

isbn号码:9787561532515

丛书系列:

图书标签:

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《Python数据分析实战指南》 书籍简介 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据往往杂乱无章、难以直接利用。《Python数据分析实战指南》旨在为渴望掌握数据科学核心技能的读者，提供一套全面、系统且高度实用的Python数据分析解决方案。本书不仅关注理论基础的讲解，更侧重于通过真实世界的数据集和项目案例，教会读者如何将数据清洗、转换、可视化、建模和解释融会贯通。 本书的定位并非停留在初学者的入门手册，而是面向有一定编程基础（如了解基本编程逻辑或其它语言基础）希望快速转型至数据分析领域的专业人士、工程师、科研人员及高校学生。我们假设读者已经具备基础的计算机操作能力，并愿意投入时间掌握Python这一强大的工具。 第一部分：数据科学的基石——Python与环境搭建 本部分为后续所有高级操作打下坚实的基础。我们不会冗余地介绍Python基础语法（假定读者已具备或可快速自学），而是将重点聚焦于数据科学生态系统中的关键工具。 首先，我们将详细阐述如何配置高效的Python开发环境，重点介绍Anaconda发行版的优势，以及如何利用Conda进行虚拟环境的管理，确保项目间的依赖性互不干扰。随后，本书将深入剖析Jupyter Notebook/Lab的强大功能。这不仅仅是一个代码编辑器，更是一个集代码、文本、数学公式和可视化输出于一体的交互式叙事平台。我们将教授如何利用Markdown进行文档编写，如何高效地执行代码块，以及如何使用魔法命令（Magic Commands）来优化代码运行性能和调试过程。 第二部分：数据处理的利器——Pandas深度解析 Pandas是Python数据分析的绝对核心库，本书将用大量的篇幅来系统化地讲解其结构和操作。 1. Series与DataFrame的精髓： 我们将深入探讨这两个核心数据结构的设计哲学，它们如何高效地存储和操作表格型数据。内容将覆盖索引（Index）的创建、重命名、多级索引（MultiIndex）的运用，以及它们在内存管理上的优化特性。 2. 数据导入与清洗（The Data Wrangling）： 数据的“脏乱差”是分析工作中最耗时的部分。本章将详尽覆盖从CSV、Excel、SQL数据库（通过`SQLAlchemy`集成）导入数据的最佳实践。清洗工作将细化到处理缺失值（`NaN`），包括插补策略（均值、中位数、众数、插值法，并讨论每种方法的适用场景），处理重复数据，以及数据类型的强制转换和校验。 3. 数据转换与重塑： 掌握`apply()`, `map()`, `applymap()`的精细区别和使用场景。我们将重点讲解数据透视表（Pivot Tables）和`groupby()`操作的强大组合，特别是如何进行多重聚合（Multiple Aggregations）和转换（Transformations），实现复杂的分组计算，如计算每个组内的百分比排名或累计值。 4. 数据合并与连接： 详细对比`merge()`（SQL风格的Join）和`concat()`（堆叠或并排组合）的使用时机。特别会探讨轴向合并（Axis-wise concatenation）的细节，以及如何处理合并过程中出现的键丢失或重复问题。 第三部分：数值计算与科学计算——NumPy的高效内核 NumPy作为Pandas背后的计算引擎，其性能至关重要。本部分聚焦于如何利用其高效的数组（ndarray）结构替代Python原生列表进行大规模数值运算。 内容将覆盖：多维数组的创建、切片与重塑（如`reshape`, `transpose`）。重点是向量化操作（Vectorization）的概念及其巨大优势。我们将展示如何使用广播机制（Broadcasting）来执行复杂的数学运算，避免显式的循环，从而实现极高的计算速度。还会涉及线性代数基础操作，如矩阵乘法和基本统计函数的应用。 第四部分：洞察之眼——数据可视化与探索性数据分析（EDA） 数据只有被可视化才能真正“说话”。本书将侧重于两个主流且互补的库：Matplotlib和Seaborn。 1. Matplotlib的底层控制： 将Matplotlib视为绘图的“底层操作系统”。讲解Figure、Axes、Axis等核心组件的概念，教授如何进行精细的图表定制，包括自定义颜色映射（Colormaps）、添加注释、调整图例位置和布局管理（如`subplots()`和`GridSpec`）。 2. Seaborn的高级统计图形： 利用Seaborn快速生成具有美学吸引力的统计图形。重点解析描绘分布的图表（直方图、核密度估计图KDE）、描绘关系（散点图、回归图）以及描绘分类变量的图表（箱线图、提琴图、FacetGrid）。我们将指导读者如何利用Seaborn的Relational Plots和Distribution Plots来快速发现数据中的模式和异常点。 3. 交互式探索： 简要介绍Plotly或Bokeh，展示如何创建可缩放、可悬停信息展示的交互式图表，以增强报告和演示效果。 第五部分：从描述到预测——基础机器学习模型实战 本部分将数据分析的触角延伸到基础的预测建模，主要依托Scikit-learn库。 1. 数据预处理的“最后一步”： 详述特征工程的重要性，包括独热编码（One-Hot Encoding）、特征缩放（标准化Standardization与归一化Normalization）的选择。 2. 模型构建与评估： 覆盖最基础且常用的模型：线性回归（Linear Regression）和逻辑回归（Logistic Regression）。重点讲解训练集/测试集的划分、模型的交叉验证（Cross-Validation）技术，以及关键的评估指标（如R方、MSE、准确率、混淆矩阵、精确率-召回率）。 3. 决策树与集成学习初探： 简要介绍决策树的原理，并过渡到集成方法，如随机森林（Random Forest）的基本应用，帮助读者理解如何通过集成多个弱学习器来提高模型的鲁棒性和预测能力。 第六部分：案例驱动的实战项目 本书的精髓在于实战。在最后一部分，我们将提供两个完整的端到端项目案例： 案例一：金融时间序列分析：使用真实股票市场数据，展示如何进行时间序列数据的清洗、重采样（Resampling），计算移动平均线，并应用简单的ARIMA模型进行初步预测，重点展示Pandas在时间序列处理上的能力。 案例二：客户流失预测：利用一个典型的分类数据集，完整演示从数据加载、探索性数据分析（发现高流失率特征）、特征工程、模型选择（逻辑回归 vs 随机森林）、超参数调优到最终模型解释的全过程。 本书特色总结： 面向实战： 几乎所有概念都伴随代码示例和数据可视化输出。 库的深度整合： 不仅介绍单个库的功能，更强调Pandas、NumPy和Scikit-learn之间的无缝协作。 清晰的分析流程： 遵循“提出问题 -> 数据获取 -> 数据清洗 -> 探索分析 -> 模型构建 -> 结果解释”的标准数据科学流程。 通过学习本书，读者将能够自信地处理复杂的数据集，从数据中提取有价值的见解，并构建出可靠的预测模型，真正将Python转化为解决实际商业或科研问题的强大武器。

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说实话，这本书在算法实现细节上的讲解，暴露出了它作为一本“教程”的深度不足。当涉及到递归和迭代的对比分析时，作者只是简单地给出了两种不同形式的代码，然后就跳到了下一个主题。我对那个经典的汉诺塔问题的C语言解法很感兴趣，想看看书里是如何剖析递归栈的调用过程的，但它提供的代码块虽然可以编译运行，却完全没有配上必要的动态跟踪分析，比如哪个变量在哪个深度被赋值，参数是如何回溯的。这导致我不得不跳出这本书，去网上搜索相关的可视化解释。一个好的教程，应该能够在你思维卡壳的地方提供最坚实的拐杖，这本书的作者似乎预设了读者已经具备了很强的抽象思维能力，这对于一个声称是“教程”的书籍来说，定位是极其失败的。

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这本书的排版简直是一场灾难。拿到实体书，第一感觉就是印刷质量实在不敢恭维，纸张泛着廉价的灰光，油墨似乎也有些模糊不清，尤其是在那些复杂的代码示例部分，黑白对比度不够，看得人眼睛非常吃力。更别提那些图示了，线条粗细不均，很多流程图看起来像是用最基础的绘图软件随便拼凑出来的，根本无法清晰地传达算法的逻辑结构。我试着去理解书里关于指针和内存管理的章节，结果因为图文并论的展示效果太差，我花了比平时多三倍的时间去“脑补”作者想表达的画面感。如果这是面向初学者的教程，这种视觉上的不友好无疑是雪上加霜，它没有起到引导和清晰解释的作用，反而成了阅读理解的一大障碍。我非常希望出版方能在再版时，至少在装帧和内页设计上投入一些应有的关注，毕竟内容再好，如果阅读体验如此糟糕，也会大大削弱学习的意愿。这本书的物理呈现，真的让人感到非常失望，仿佛是对知识的不尊重。

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我花了整整一个下午来消化第一章关于C语言历史和基本数据类型的介绍，坦白说，感觉作者对“教程”的定义理解得有些偏差。内容堆砌感太强了，更像是一本厚厚的参考手册的精简版，而不是循序渐进的教学指南。它直接抛出了一堆概念，比如`struct`的定义、`union`的内存占用，但对于这些概念在实际工程中如何选择和应用，缺乏足够的生活化或项目化的案例支撑。读完后，我脑子里充满了各种术语，却对“我到底该在什么时候用这个”感到茫然。例如，在讲解`typedef`时，它只是罗列了语法，却没有深入剖析它在大型项目中如何提升代码可读性和可维护性。对于一个编程新手来说，这种“直给式”的教学方法是非常冷酷的。我期待的是一种对话式的引导，而不是冷冰冰的知识点罗列，这本书显然没有提供这种温度。

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关于C语言标准库函数的使用部分，这本书的处理方式非常保守且不完整。它基本只覆盖了`stdio.h`里最基础的输入输出和极少量的字符串操作函数。当我试图寻找关于`stdlib.h`中内存动态分配函数的更深入用法时，我发现内容极其简略。例如，对于`malloc`和`free`的后续管理，比如如何有效避免内存泄漏和悬空指针，书里只是一笔带过，没有给出任何系统性的排查或预防机制的介绍。在现代C编程中，资源管理是重中之重，但这本书似乎对此避而不谈，或者认为读者可以自行从其他渠道获取这些关键知识。这种有所保留的教学态度，使得这本书在提供“全面”指导方面远远不够，更像是一本仅够应付基础考试的速查手册，而非可以长期信赖的编程指南。

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这本书的习题设计简直是敷衍了事，完全没有跟上现代软件开发的要求。大部分练习题都停留在“计算1到100的和”或者“写一个函数判断闰年”这种上世纪八十年代的编程训练营水平。我理解基础很重要，但一本面向当代读者的教程，应该在恰当的时机引入一些与实际开发相关的微小挑战，比如简单的文件I/O操作，或者如何使用标准库函数进行字符串解析。我做完了前几章所有的练习题，却感觉自己离真正能写点“像样”的代码的目标还很遥远。这种脱节感非常严重，仿佛这本书的编写是在十年前完成的，内容未曾与时俱进。如果习题能稍微增加一点点难度梯度，并与理论知识点紧密结合，这本书的实用价值至少能提升一个档次。

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