Python for Data Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026
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具体描述
这本书主要是用 pandas 连接 SciPy 和 NumPy，用pandas做数据处理是Pycon2012上一个很热门的话题。另一个功能强大的东西是Sage，它将很多开源的软件集成到统一的 Python 接口。
Python for Data Analysis is concerned with the nuts and bolts of manipulating, processing, cleaning, and crunching data in Python. It is also a practical, modern introduction to scientific computing in Python, tailored for data-intensive applications. This is a book about the parts of the Python language and libraries you’ll need to effectively solve a broad set of data analysis problems. This book is not an exposition on analytical methods using Python as the implementation language.
Written by Wes McKinney, the main author of the pandas library, this hands-on book is packed with practical cases studies. It’s ideal for analysts new to Python and for Python programmers new to scientific computing.
Use the IPython interactive shell as your primary development environment
Learn basic and advanced NumPy (Numerical Python) features
Get started with data analysis tools in the pandas library
Use high-performance tools to load, clean, transform, merge, and reshape data
Create scatter plots and static or interactive visualizations with matplotlib
Apply the pandas groupby facility to slice, dice, and summarize datasets
Measure data by points in time, whether it’s specific instances, fixed periods, or intervals
Learn how to solve problems in web analytics, social sciences, finance, and economics, through detailed examples
作者简介
Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。在创建Lambda Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。
目录信息
What Is This Book About?
Why Python for Data Analysis?
Essential Python Libraries
Installation and Setup
Community and Conferences
Navigating This Book
Acknowledgements
Chapter 2 Introductory Examples
1.usa.gov data from bit.ly
MovieLens 1M Data Set
US Baby Names 1880-2010
Conclusions and The Path Ahead
Chapter 3 IPython: An Interactive Computing and Development Environment
IPython Basics
Using the Command History
Interacting with the Operating System
Software Development Tools
IPython HTML Notebook
Tips for Productive Code Development Using IPython
Advanced IPython Features
Credits
Chapter 4 NumPy Basics: Arrays and Vectorized Computation
The NumPy ndarray: A Multidimensional Array Object
Universal Functions: Fast Element-wise Array Functions
Data Processing Using Arrays
File Input and Output with Arrays
Linear Algebra
Random Number Generation
Example: Random Walks
Chapter 5 Getting Started with pandas
Introduction to pandas Data Structures
Essential Functionality
Summarizing and Computing Descriptive Statistics
Handling Missing Data
Hierarchical Indexing
Other pandas Topics
Chapter 6 Data Loading, Storage, and File Formats
Reading and Writing Data in Text Format
Binary Data Formats
Interacting with HTML and Web APIs
Interacting with Databases
Chapter 7 Data Wrangling: Clean, Transform, Merge, Reshape
Combining and Merging Data Sets
Reshaping and Pivoting
Data Transformation
String Manipulation
Example: USDA Food Database
Chapter 8 Plotting and Visualization
A Brief matplotlib API Primer
Plotting Functions in pandas
Plotting Maps: Visualizing Haiti Earthquake Crisis Data
Python Visualization Tool Ecosystem
Chapter 9 Data Aggregation and Group Operations
GroupBy Mechanics
Data Aggregation
Group-wise Operations and Transformations
Pivot Tables and Cross-Tabulation
Example: 2012 Federal Election Commission Database
Chapter 10 Time Series
Date and Time Data Types and Tools
Time Series Basics
Date Ranges, Frequencies, and Shifting
Time Zone Handling
Periods and Period Arithmetic
Resampling and Frequency Conversion
Time Series Plotting
Moving Window Functions
Performance and Memory Usage Notes
Chapter 11 Financial and Economic Data Applications
Data Munging Topics
Group Transforms and Analysis
More Example Applications
Chapter 12 Advanced NumPy
ndarray Object Internals
Advanced Array Manipulation
Broadcasting
Advanced ufunc Usage
Structured and Record Arrays
More About Sorting
NumPy Matrix Class
Advanced Array Input and Output
Performance Tips
Appendix Python Language Essentials
The Python Interpreter
The Basics
Data Structures and Sequences
Functions
Files and the operating system
· · · · · · (收起)
读后感
每一个数据分析师或是数据科学家都使用各自不同的技术栈。即使同样使用Python做为主力数据分析语言，每个人会用到的工具组合也不尽相同。 但不管怎么说，对于希望使用python来进行数据分析工作的人来说，学习iPython，NumPy，pandas，matpotlib这个组合是一个目前看来怎么都不...
评分对第二版的翻译已无力吐槽，错误太明显。比如下图句子的in-place意思明明是原地修改，译者非要翻译成原对象，感觉译者计算机的基本素养有待提高，如果知道排序算法中的原地排序就不会这样翻译了，阅读时最好准备好英文版，遇到不通的地方翻阅一下英文版结合代码就可以了。或者...
评分这本书是Pandas的模块作者写的书。 总的来说Python提供了很多方便，但是这种方便还是需要付出一定的学习成本的。使用Pandas可以把Python基本当作R用 用NumPy和SymPy还有SciPy把Python当作Matlab用。但是目前所有这些模块都还在开发阶段所以有很多问题需要解决，用户体验并不是...
评分 评分中文翻译（非官方） 在线阅读：https://www.jianshu.com/p/04d180d90a3f EPUB：https://github.com/wizardforcel/data-science-notebook/files/1693923/Python.SeanCheney.zip =============================================================================
用户评价
坦白讲，这本书的价值远超其价格。我之前花了不少时间在各种在线论坛和教程上拼凑学习模块，结果总是碎片化且效率低下。这本书的出现，就像是为我搭建了一个坚固的知识“骨架”。我个人非常看重它在“重塑数据”这一环节的深度。很多初级教程往往只教你如何读取CSV，如何筛选几列，但真正的数据分析瓶颈往往在于数据本身的形态不适合直接分析，比如数据是“宽格式”的，或者需要跨越多个不规则表进行关联。这本书对这些“脏活累活”的处理方案提供了详尽而优雅的解答。我记得有一章专门讲如何使用`merge`和`join`来合并不同来源的数据集，作者通过一个包含用户行为日志和产品信息的案例，把不同连接方式（内连接、外连接）对结果集的影响讲得透彻入微。这让我意识到，数据分析的难度不在于模型有多复杂，而在于你如何将原始、混乱的数据准备成模型可以接受的“精良食材”。这本书真正培养的是这种严谨的“数据准备”思维，而非仅仅停留在代码的堆砌。
评分这本书的语言风格非常成熟且充满自信，它不像某些入门教材那样充满讨好的语气，而是直接将读者视为一个有潜力、愿意投入精力的学习者。它假定你有一定的编程基础，然后直奔主题，直击数据分析流程中的核心痛点。我最欣赏的一点是，它对数据清洗过程的尊重和重视。作者明确指出，80%的数据分析工作都花在了准备数据上，并用大量的篇幅详细剖析了处理缺失数据（NaN）的各种策略——是简单填充、基于统计量的插值，还是直接删除？每种选择背后的业务含义是什么？这本书没有给出唯一的标准答案，而是提供了丰富的工具箱和决策框架，让读者学会根据具体场景做出最优选择。这种培养独立分析判断力的教学方式，远比死记硬背API参数要宝贵得多。对我而言，它更像是一份高质量的、经过实战检验的工程指南，它不仅教会了我操作符，更教会了我如何像一个数据工程师那样去组织和管理数据流，确保分析的稳健性和可重复性。
评分说实话，我购买这本书时是抱着“试试看”的心态，因为市面上讲解数据处理的书籍汗牛充栋，大部分都显得冗长乏味，或者过于侧重于语法细节而忽略了分析思维的培养。然而，这本书给我带来的惊喜是全方位的。它的结构设计极其巧妙，从原始数据的导入、清洗，到探索性数据分析（EDA），再到最后的可视化基础，形成了一个完整的数据分析闭环。我特别欣赏作者在讲解数据结构转换时那种精雕细琢的态度，比如如何利用`stack()`和`unstack()`进行“宽表”和“长表”的灵活切换，这在处理生物信息学或者市场调研数据时简直是救命稻草。更难能可贵的是，它并没有止步于静态的表格处理，而是巧妙地引入了时间序列数据的处理方法，尽管只是点到为止，但也为我后续深入研究提供了明确的方向。阅读体验上，排版简洁明了，代码块的注释恰到好处，不会过度干扰阅读主线，又能及时提供关键信息的补充。如果你是一个已经掌握了一些Python基础，但苦于无法将这些知识系统化地应用于复杂数据集分析的工程师，这本书绝对能帮你构建起坚实的分析框架。
评分这本书简直是数据科学领域的“瑞士军刀”！我刚接触Python不久，就被市面上五花八门的库和框架搞得晕头转向，感觉每本书都在强调不同的侧重点，让人无从下手。直到我翻开这本，才真正找到了那种“茅塞顿开”的感觉。它没有一开始就陷入晦涩难懂的理论深渊，而是非常务实地从最基础的数据结构入手，比如列表、字典，然后迅速过渡到如何用Pandas进行高效的数据清洗和重塑。尤其是对`groupby`操作的讲解，简直是教科书级别的清晰，我之前怎么也想不明白的分组聚合逻辑，读完之后仿佛豁然开朗。作者的叙述方式非常注重实践，大量的代码示例不仅可以直接复制运行，更重要的是，每一个例子都紧密贴合了真实世界中数据分析的痛点，比如处理缺失值、异常值，或者进行多源数据合并。我甚至觉得，这本书与其说是一本技术手册，不如说是一位资深的数据分析师手把手教你入门的心得体会。对于那些希望快速上手，将Python真正应用于工作中的人来说，这本书提供了最直接、最平滑的学习路径，让我对后续深入学习更复杂的机器学习模型充满了信心。
评分读完这本书，我深感自己的数据处理效率提升了不止一个档次。最大的感受是它极大地拓宽了我对NumPy和Pandas潜力的认知。我以前总觉得NumPy的数组操作是留给纯科学计算专家的，直到我看到书中如何利用向量化操作来替代低效的Python循环，处理数百万行数据时性能的飞跃简直令人振奋。作者在介绍这些高性能工具时，始终保持着一种“面向实用”的视角，从不为了炫技而展示复杂的语法。比如，关于数据类型转换和内存优化的探讨，虽然看似是小节，却直接关系到处理TB级数据集时的成败。此外，书中对数据索引（Indexing）的讲解也极其到位，特别是多级索引（MultiIndex）的创建、操作和重塑，这在处理层次化数据，比如金融市场不同层级的产品组合时，是不可或缺的技能。这本书不只是教你怎么“做”数据分析，更重要的是，它在潜移默化中教会了你如何“思考”数据结构，如何用最Pythonic、最高效的方式去驾驭数据。对于任何一个想让自己的分析工作更专业、更快速的人来说，这本书是绕不开的必修课。
评分pandas更新的速度太快了，不如看文档来得实在
评分beginner's guide
评分快速翻了dat wrangling，记了笔记，估计会很快忘掉，尽量用吧 https://www.kaggle.com/nookki/python-for-data-analysis
评分大概扫了一遍，比较适合后面用的时候遇到问题来找解决方法，大体知道讲了什么就好
评分用Python 3.6的我哭晕在角落..
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