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出版者:

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出品人:

页数:217

译者:

出版时间:2010-6

价格:25.00元

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isbn号码:9787301171363

丛书系列:

图书标签:

• Photoshop
• 图像处理
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深入理解 Python 数据科学的基石：Pandas 实战指南 本书面向所有希望在数据科学、数据分析和机器学习领域建立坚实基础的读者，无论您是初入职场的数据分析师，还是希望优化工作流程的资深工程师。 在浩瀚的数据海洋中，有效的数据处理能力是成功的关键。《深入理解 Python 数据科学的基石：Pandas 实战指南》将带您穿越 Python 数据处理的核心工具——Pandas 的精妙世界。本书摒弃了枯燥的理论堆砌，采用高度实战化的方式，通过丰富的真实世界案例，手把手地教会您如何利用 Pandas 强大的功能，将原始、混乱的数据转化为可供分析和建模的结构化资产。 为什么选择 Pandas？ Pandas 不仅仅是一个库，它是 Python 数据生态系统的中流砥柱。它提供了高性能、易于使用的数据结构（主要是 Series 和 DataFrame）以及数据分析工具。掌握 Pandas，意味着您掌握了处理表格数据、时间序列数据和缺失数据的最高效方法。 本书的编排逻辑清晰，从基础构建块到高级数据操作技巧层层递进，确保读者能够构建起扎实的知识体系。 --- 第一部分：Pandas 基础与数据结构入门 (Foundation & Core Structures) 本部分将奠定您坚实的数据处理基础，让您彻底理解 Pandas 的两大核心：Series 和 DataFrame。 第一章：环境搭建与 Pandas 快速上手 环境配置的艺术： 详细指导 Anaconda/Miniconda 环境的安装与管理，确保您的工作环境稳定高效。 初识 DataFrame： 学习如何从 CSV、Excel、JSON 等常见格式高效导入数据，理解 DataFrame 的二维结构、索引（Index）和列（Columns）。 Series 的魔力： 探索 Series 作为一维带标签数组的特性，如何进行向量化操作，以及它在 DataFrame 中扮演的角色。 第二章：数据检查与初步探索 (Data Inspection) 数据概览： 掌握 `head()`, `tail()`, `info()`, `describe()` 等关键方法，快速获取数据集的“体检报告”。 数据类型管理： 如何识别和转换数据类型（例如，将对象类型转换为数值型或日期时间型），避免常见的类型错误。 索引的深度探究： 深入理解基于位置的索引 (`.iloc`) 和基于标签的索引 (`.loc`) 的区别与应用场景，掌握多级索引（MultiIndex）的创建与操作，为后续复杂分组打下基础。 --- 第二部分：数据清洗与预处理的实战技巧 (Cleaning & Preprocessing Mastery) 真实世界的数据充斥着缺失值、异常值和不一致性。本部分聚焦于如何像专家一样清洗数据。 第三章：处理缺失值 (Handling Missing Data) 缺失值的识别与量化： 使用 `isnull()`、`notnull()` 和 `isna().sum()` 快速定位数据中的“空洞”。 填充策略的选择： 详述多种填充方法：固定值填充、均值/中位数/众数填充，以及更高级的前向/后向填充 (`ffill`, `bfill`) 在时间序列数据中的应用。 删除决策： 学习如何根据业务场景和数据完整性要求，科学地决定是删除行还是删除列。 第四章：数据清洗与转换 (Cleaning and Transformation) 字符串操作的精髓： 利用 `.str` 访问器进行复杂的文本处理，包括正则表达式匹配、字符串分割、替换和格式统一。 异常值检测与处理： 应用 IQR 法则、Z-Score 等统计方法识别异常点，并讨论是进行截断、替换还是保留的决策流程。 数据去重与合并： 掌握如何高效地识别和删除重复记录，并使用 `merge()`、`join()` 和 `concat()` 进行跨数据集的精确连接与堆叠。 --- 第三部分：数据重塑与聚合分析 (Reshaping & Aggregation) 数据分析的核心在于从数据中提炼信息，这离不开灵活的数据重塑能力。 第五章：分组聚合的艺术 (The Art of GroupBy) GroupBy 工作流剖析： 深入理解 Split-Apply-Combine 范式，并展示如何使用 `groupby()` 进行高效的分组计算。 多重聚合函数： 掌握如何一次性对分组应用多个聚合函数（如同时计算平均值和计数），利用 `.agg()` 方法的强大灵活性。 高级分组技巧： 探索 `transform()` 用于在分组内进行标准化或填充，以及 `filter()` 用于基于组内统计量筛选数据。 第六章：数据透视与重塑 (Pivoting and Reshaping) 数据透视表 (Pivot Tables)： 学习如何使用 `pivot_table()` 重现 Excel 中强大的透视表功能，实现多维度的交叉分析。 长格式与宽格式转换： 熟练运用 `melt()` 将宽表（Wide Format）转换为长表（Long Format），以及使用 `pivot()` 和 `stack()` 进行反向操作，以适应不同的统计建模需求。 --- 第四部分：时间序列分析的利器 (Time Series Powerhouse) 金融、物联网和日志分析都严重依赖时间序列数据。Pandas 提供了无与伦比的工具集。 第七章：日期与时间数据的精细控制 Datetime 对象的构建： 从字符串、时间戳高效创建 Pandas 的 `datetime64` 对象。 时间序列的重采样 (Resampling)： 掌握如何进行降采样（Downsampling，如从每日数据聚合到每月平均）和升采样（Upsampling），并理解填充缺失值在重采样中的重要性。 时间偏移与频率转换： 使用时间偏移别名（如 'B' 代表工作日，'M' 代表月末）进行灵活的时间窗口计算。 --- 第五部分：性能优化与高级集成 (Performance & Integration) 随着数据量的增大，效率成为瓶颈。本部分指导您如何写出更“Pandasic”的高效代码，并与其他库协同工作。 第八章：性能优化与矢量化思维 避免循环的陷阱： 详细对比使用 `for` 循环与使用 Pandas 内建的矢量化操作（如 NumPy 运算）的性能差异。 Apply vs. 矢量化： 深入分析何时使用 `apply()` 方法的合理性，以及如何通过 Cython 或 Numba 扩展 Pandas 的计算能力（介绍性内容）。 Categorical 数据类型： 讲解 Categorical 类型的优势，尤其在处理具有固定、有限集合的字符串数据时对内存和速度的显著提升。 第九章：Pandas 与数据科学生态系统的集成 与 NumPy 的协同： 了解 DataFrame 背后依赖的 NumPy 数组，以及如何在两者之间无缝切换以利用底层高性能计算。 数据可视化集成： 直接通过 `.plot()` 方法快速生成基于 DataFrame 数据的初步可视化图表，并指导如何将数据导出至 Matplotlib 或 Seaborn 进行深度美化。 与机器学习模型的桥梁： 展示如何将清洗和特征工程后的 Pandas DataFrame 轻松转换为 Scikit-learn 算法所需的输入格式。 附录：Pandas 常用函数速查表 本书力求成为您数据分析工作流程中的必备参考手册，确保读者不仅“知道”Pandas 的存在，更能“精通”其实际应用。完成本书的学习后，您将能够自信地处理任何结构化数据挑战，将繁琐的数据准备工作转化为快速、优雅的数据洞察提取过程。

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