具体描述
对于希望使用Python来完成数据分析工作的人来说，学习IPython、Numpy、pandas、Matplotlib这个组合是目前看来不错的方向。《Python数据分析从入门到精通》就是这样一本循序渐进的书。
《Python数据分析从入门到精通》共3篇14章。第1篇是Python数据分析语法入门，将数据分析用到的一些语言的语法基础讲解清楚，为接下来的数据分析做铺垫。第2篇是Python数据分析工具入门，介绍了Python数据分析“四剑客”——IPython、Numpy、pandas、Matplotlib。第3篇是Python数据分析案例实战，包括两个案例，分别是数据挖掘和玩转大数据，为读者能真正使用Python进行数据分析奠定基础。
《Python数据分析从入门到精通》内容精练、重点突出、实例丰富，是广大数据分析工作者必备的参考书，同时也非常适合大、中专院校师生学习阅读，还可作为高等院校统计分析及相关专业的教材。
Python数据分析从入门到精通：一份数据探索与洞察的指南 在信息爆炸的时代，数据已然成为驱动决策、洞察趋势、预测未来的关键力量。掌握数据分析的能力，如同拥有了一双洞察世界的慧眼，能够从纷繁复杂的数据洪流中提炼出有价值的信息，为个人成长、职业发展乃至商业决策提供坚实支撑。本书《Python数据分析从入门到精通》正是为你量身打造的一份详尽指南，它将带你踏上一段从零开始、层层深入的数据分析之旅，最终让你能够熟练运用Python这一强大工具，驾驭各类数据，解决实际问题。 本书的独特性与价值所在： 许多关于数据分析的书籍，要么过于理论化，让初学者望而却步；要么过于零散，缺乏系统性的知识体系。而本书旨在填补这一空白，它将理论知识与实战应用紧密结合，通过循序渐进的教学方法，让你在掌握核心概念的同时，也能迅速将所学应用于实践。本书最大的亮点在于其“实战驱动”的学习模式。我们深知，学习任何技能，尤其是技术类的技能，动手实践是必不可少的环节。因此，本书精心设计了大量的案例研究，涵盖了从数据清洗、探索性数据分析（EDA）到数据可视化、初步建模等各个环节。每一个案例都力求贴近真实世界的数据分析场景，让你在解决具体问题的过程中，深刻理解数据分析的流程和方法。 本书的学习路径与内容概述： 本书的学习路径设计得非常合理，将整个数据分析的过程分解为若干个易于理解和掌握的阶段。 第一部分：Python基础与数据分析环境搭建 对于初学者而言，扎实的Python基础是进行数据分析的前提。本部分将从Python语言的基本语法、数据类型、控制结构、函数等核心概念讲起，确保你能够快速上手Python编程。更重要的是，我们将介绍如何搭建高效的数据分析环境，包括安装Python解释器、常用的科学计算库（如NumPy、Pandas）、以及交互式开发工具（如Jupyter Notebook）。通过这一部分的学习，你将具备独立开展Python编程以及配置数据分析开发环境的能力。 Python入门： 讲解Python的基本语法、数据结构（列表、元组、字典、集合）、流程控制语句（if-else、for、while）、函数定义与调用等。 NumPy： 深入学习NumPy库，这是Python进行科学计算的基础。我们将重点讲解NumPy数组（ndarray）的创建、索引、切片、数学运算、广播机制以及常用的统计函数，为后续处理结构化数据打下坚实基础。 Pandas： Pandas是Python数据分析的“瑞士军刀”。本部分将详细介绍Pandas的核心数据结构——Series和DataFrame。你将学习如何创建、读取、写入各种格式的数据（CSV、Excel、SQL等），掌握数据选择、过滤、排序、分组、聚合等常用操作。同时，也会涉及数据合并、连接（merge, join, concat）等高级技巧。 开发环境： 介绍Jupyter Notebook和JupyterLab的使用，以及如何在其中进行交互式编程、代码组织和结果展示。 第二部分：数据清洗与预处理 真实世界的数据往往是“脏”的，包含缺失值、异常值、重复值，格式不一致等问题。有效地进行数据清洗和预处理是确保数据分析结果准确性和可靠性的关键。本部分将系统地介绍各种数据清洗技术，让你能够熟练地处理各种数据质量问题。 缺失值处理： 学习识别和处理缺失值的方法，包括删除、填充（均值、中位数、众数、插值等）以及使用特定方法（如KNN插补）来处理缺失数据。 异常值检测与处理： 掌握识别异常值的方法，如基于统计的方法（Z-score、IQR）和基于可视化（箱线图、散点图）的方法，并学习如何处理异常值，例如删除、截断或转换。 数据格式转换与标准化： 学习如何统一数据格式，例如日期时间格式、文本编码等。同时，介绍特征缩放（标准化、归一化）技术，这对于许多机器学习算法至关重要。 重复值处理： 学习如何识别和删除数据中的重复记录。 数据转换与特征工程： 探索如何创建新的特征，例如从日期中提取年、月、日，将分类变量转换为数值变量（独热编码、标签编码），以及对数值特征进行多项式扩展等。 第三部分：探索性数据分析（EDA） EDA是数据分析的核心环节，它通过可视化和统计方法来理解数据的分布、识别变量之间的关系、发现潜在的模式和趋势。本部分将引导你如何运用Pandas和Matplotlib/Seaborn等工具进行深入的数据探索。 描述性统计： 学习计算数据的基本统计量，如均值、中位数、标准差、方差、分位数等，以及如何利用Pandas的describe()函数快速了解数据概况。 数据分布分析： 利用直方图、核密度估计图等可视化手段，深入理解单个变量的分布特征。 变量关系探索： 连续变量与连续变量： 利用散点图、相关系数矩阵（Pearson, Spearman）来分析两个连续变量之间的线性或非线性关系。 分类变量与连续变量： 利用箱线图、小提琴图、分组均值图来比较不同类别下连续变量的分布差异。 分类变量与分类变量： 利用交叉表、堆积条形图、热力图来分析两个分类变量之间的关联程度。 分组分析： 学习使用Pandas的groupby()函数，对数据进行分组统计和分析，发现不同群体之间的差异。 时间序列数据探索： 如果数据包含时间维度，将学习如何进行时间序列的趋势、季节性、周期性分析，并进行可视化。 第四部分：数据可视化 “一图胜千言”，强大的数据可视化能力是沟通数据洞察、展示分析结果的关键。本部分将重点介绍Matplotlib和Seaborn这两个Python中最流行的数据可视化库，教你如何绘制各种专业、美观的图表。 Matplotlib基础： 学习Matplotlib的基本绘图原理，包括Figure、Axes、Artist等概念。掌握绘制折线图、散点图、柱状图、饼图、箱线图等基本图表。 Seaborn高级可视化： Seaborn建立在Matplotlib之上，提供了更高级、更美观的统计图形绘制功能。我们将深入学习Seaborn的各种图形，如分布图（distplot, histplot）、关系图（scatterplot, lineplot）、分类图（boxplot, violinplot, countplot）、回归图（regplot）以及多图联合（FacetGrid, PairGrid）。 定制化图表： 学习如何定制图表的标题、轴标签、图例、颜色、样式等，使其更具可读性和信息量。 交互式可视化（可选）： 简要介绍Plotly等交互式可视化库，让你能够创建能够响应用户操作的动态图表。 第五部分：初步数据建模与评估 在理解数据、进行探索之后，很多时候我们需要构建模型来预测未来、分类样本或发现隐藏的规律。本部分将为你打开机器学习的大门，介绍一些基础的建模技术和模型评估方法。 机器学习基础概念： 介绍监督学习、无监督学习、回归、分类等基本概念。 线性回归： 学习如何构建简单的线性回归模型，预测连续变量，并理解模型的系数和拟合优度（R-squared）。 逻辑回归： 学习如何构建逻辑回归模型，用于二分类问题，理解概率预测和分类阈值。 决策树与随机森林： 介绍决策树的构建原理，以及如何通过集成学习（随机森林）来提高模型的鲁棒性和准确性。 模型评估： 学习如何评估模型的性能，包括回归模型的MAE, MSE, RMSE, R-squared，分类模型的准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1-score以及混淆矩阵。 交叉验证： 学习交叉验证技术，以更可靠地评估模型的泛化能力。 第六部分：实战项目与案例分析 理论学习终将回归实践。本书最后一部分将通过一系列精心设计的实战项目，让你将前面所学的知识融会贯通。这些项目将涵盖不同领域的数据，例如： 电商用户行为分析： 分析用户购买记录，预测用户流失，推荐商品。 金融市场数据分析： 分析股票价格走势，进行简单的预测。 社交媒体数据分析： 分析文本数据，进行情感分析。 人口普查数据分析： 探索人口结构、收入分布等特征。 每一个项目都将引导你完成从数据获取、清洗、探索、可视化到初步建模的完整流程。通过亲手完成这些项目，你将深刻体会到数据分析的实际应用价值，并积累宝贵的实战经验。 本书的目标读者： 零基础学习者： 对数据分析感兴趣，但对Python和数据分析工具一无所知的初学者。 在校学生： 需要掌握数据分析技能以完成课程项目或论文的学生，涵盖计算机科学、统计学、经济学、管理学等多个专业。 职场新人： 希望通过学习数据分析提升职业竞争力的应届毕业生或刚入职场的专业人士。 希望转型的职场人士： 正在考虑进入数据分析、数据科学、人工智能等领域，或希望在现有工作中应用数据分析技能的从业人员。 对数据充满好奇的爱好者： 任何对从数据中发现故事、洞察真相感兴趣的个人。 阅读本书，你将收获： 扎实的Python编程基础： 能够独立编写Python代码，解决问题。 精通Pandas数据处理能力： 能够高效地清洗、转换和操纵结构化数据。 强大的数据可视化技能： 能够用图表清晰地呈现数据洞察。 理解数据分析的完整流程： 从数据导入到模型评估，掌握端到端的数据分析方法。 初步掌握机器学习算法： 能够构建和评估简单的预测模型。 丰富的实战经验： 通过大量案例项目，快速提升实战能力。 解决实际问题的信心： 能够将所学知识应用于工作和生活中的实际问题。 本书的交付承诺： 本书不仅仅是一本讲解知识的教材，更是一本陪伴你成长的伙伴。我们承诺，在内容的呈现上，力求清晰、易懂、严谨，同时兼顾实践性和趣味性。我们鼓励读者动手实践，在错误中学习，在探索中成长。通过本书的学习，你将不再是那个对数据感到迷茫的旁观者，而是能够主动驾驭数据、洞察趋势、创造价值的分析师。 现在，让我们一同开启这段精彩的数据分析之旅吧！
作者简介
张啸宇：热衷于一切计算机技术，在搜狐公司从事数据分析、数据挖掘、深度学习、后端开发等方面的工作。目前计划做一个Python技术学习交流的网站。
目录信息
第1篇 Python数据分析语法入门
第1章 初识Python 1
1.1 Python是什么 2
1.2 Python有什么优点 3
1.2.1 Python是自由开源的软件 3
1.2.2 Python是跨平台的 3
1.2.3 Python功能强大 4
1.2.4 Python是可扩展的 4
1.2.5 Python易学易用 5
1.3 其他程序设计语言中的Python 5
1.3.1 Jython 5
1.3.2 Python for .NET 6
1.3.3 IronPython 6
1.4 快速搭建Python开发环境 7
1.4.1 Python的下载和安装 7
1.4.2 用Visual Studio编译Python源代码 9
1.4.3 Python开发工具：Vim 10
1.4.4 Python开发工具：Emacs 15
1.4.5 Python开发工具：PythonWin 18
1.4.6 其他的Python开发工具 20
1.5 第一个Python程序 22
1.5.1 从“Hello, Python!”开始 22
1.5.2 Python的交互式命令行 24
1.6 本章小结 25
第2章 Python起步必备 27
2.1 Python代码的组织形式和注释方式 27
2.1.1 用缩进来分层 28
2.1.2 代码的两种注释方式 29
2.1.3 Python语句的断行 30
2.2 Python的基本输入/输出函数 31
2.2.1 接收输入的input()函数 31
2.2.2 输出内容的print()函数 32
2.3 Python对中文的支持 33
2.3.1 Python 3之前的版本如何使用中文 33
2.3.2 更全面的中文支持 36
2.4 简单实用的Python计算器 37
2.4.1 直接进行算术运算 37
2.4.2 math模块提供丰富的数学函数 38
2.4.3 Python对大整数的支持 39
2.5 本章小结 40
第3章 Python的数据类型与流程控制语句 41
3.1 Python数据类型：数字 42
3.1.1 整型和浮点型 42
3.1.2 运算符 43
3.2 Python数据类型：字符串 45
3.2.1 Python中的字符串 45
3.2.2 字符串中的转义字符 46
3.2.3 操作字符串 46
3.2.4 字符串的索引和分片 49
3.2.5 格式化字符串 50
3.2.6 字符串、数字类型的转换 50
3.2.7 原始字符串 51
3.3 Python数据类型：列表和元组 52
3.3.1 创建和操作列表 52
3.3.2 创建和操作元组 53
3.4 Python数据类型：字典 54
3.5 Python数据类型：文件 55
3.6 Python数据类型：布尔值 56
3.7 Python的流程控制语句 56
3.7.1 分支结构：if语句 57
3.7.2 循环结构：for语句 59
3.7.3 循环结构：while语句 62
3.8 本章小结 63
第4章 可复用的函数与模块 64
4.1 Python自定义函数 65
4.1.1 函数的定义 65
4.1.2 函数调用 66
4.2 参数让函数更有价值 67
4.2.1 有默认值的参数 67
4.2.2 参数的传递方式 69
4.2.3 如何传递任意数量的参数 70
4.2.4 用参数返回计算结果 70
4.3 变量的作用域 71
4.4 最简单的函数：使用lambda表达式定义函数 72
4.5 可重用结构：Python模块 73
4.5.1 Python模块的基本用法 73
4.5.2 Python在哪里查找模块 75
4.5.3 是否需要编译模块 77
4.5.4 模块也可独立运行 78
4.5.5 如何查看模块提供的函数名 79
4.6 用包来管理多个模块 80
4.6.1 包的组成 80
4.6.2 包的内部引用 81
4.7 本章小结 81
第5章 数据结构与算法 82
5.1 表、栈和队列 82
5.1.1 表 83
5.1.2 栈 84
5.1.3 队列 86
5.2 树和图 88
5.2.1 树 88
5.2.2 二叉树 89
5.2.3 图 93
5.3 查找与排序 95
5.3.1 查找 96
5.3.2 排序 97
5.4 本章小结 100
第6章 面向对象的Python 101
6.1 面向对象编程概述 101
6.1.1 Python中的面向对象思想 102
6.1.2 类和对象 102
6.2 在Python中定义和使用类 103
6.2.1 类的定义 104
6.2.2 类的使用 105
6.3 类的属性和方法 106
6.3.1 类的属性 107
6.3.2 类的方法 108
6.4 类的继承 111
6.4.1 使用继承 111
6.4.2 Python的多重继承 112
6.5 在类中重载方法和运算符 114
6.5.1 方法重载 114
6.5.2 运算符重载 115
6.6 在模块中定义类 117
6.7 本章小结 119
第7章 异常处理与程序调试 120
7.1 异常的处理 120
7.1.1 使用try语句捕获异常 121
7.1.2 常见异常的处理 123
7.1.3 多重异常的捕获 124
7.2 用代码引发异常 125
7.2.1 使用raise语句引发异常 126
7.2.2 assert——简化的raise语句 127
7.2.3 自定义异常类 128
7.3 使用pdb模块调试Python脚本 128
7.3.1 调试语句块 129
7.3.2 调试表达式 129
7.3.3 调试函数 130
7.3.4 设置断点 131
7.3.5 pdb调试命令 131
7.4 在PythonWin中调试脚本 134
7.5 本章小结 136
第8章 pip软件包管理 137
8.1 安装pip 137
8.2 更新pip 138
8.3 pip常用操作 138
8.3.1 安装软件包 138
8.3.2 卸载软件包 139
8.3.3 更新软件包 139
8.3.4 显示本地所有已经安装的软件包 139
8.3.5 显示软件包的细节 139
8.3.6 搜索软件包 140
8.3.7 通过wheel文件安装软件包 141
8.4 本章小结 141
第2篇 Python数据分析工具入门
第9章 IPython科学计算库 142
9.1 IPython简介 143
9.2 安装IPython及其他相关库 144
9.2.1 使用Anaconda安装 144
9.2.2 使用pip安装 145
9.3 IPython壳基础 146
9.3.1 自动补全 147
9.3.2 检查 149
9.3.3 %run命令 150
9.3.4 快捷键 150
9.3.5 异常和错误定位 151
9.3.6 魔法方法 151
9.3.7 和操作系统交互 152
9.3.8 代码分析：%prun和%run 153
9.3.9 目录标签系统 155
9.3.10 嵌入IPython 155
9.4 融合Matplotlib库和Pylab模型 156
9.5 输入和输出变量 157
9.6 交互式调试器 158
9.7 计时功能 159
9.8 重新载入模块 160
9.9 配置IPython 161
9.10 Jupyter 162
9.10.1 基于Qt的控制台 162
9.10.2 Jupyter Notebook 165
9.11 IPython和Jupyter Notebook的关系 170
9.12 本章小结 173
第10章 Numpy科学计算库 174
10.1 Numpy基础 174
10.1.1 数组对象介绍 175
10.1.2 生成数组 176
10.1.3 数组对象数据类型 180
10.1.4 打印数组 182
10.2 数组的基本操作 184
10.3 基本的分片和索引操作 186
10.4 高级索引 189
10.4.1 整数索引 189
10.4.2 布尔索引 190
10.4.3 布尔索引的简单应用 192
10.5 改变数组的形状 193
10.6 组装、分割数组 195
10.7 数组的基本函数 196
10.8 复制和指代 198
10.9 线性代数 199
10.10 使用数组来处理数据 201
10.11 Numpy的where()函数和统计函数 203
10.11.1 where()函数 203
10.11.2 统计函数 205
10.12 输入与输出 206
10.12.1 二进制文件 206
10.12.2 文本文件 207
10.13 生成随机数 208
10.14 数组的排序和查找 210
10.14.1 排序 210
10.14.2 查找 212
10.15 扩充转换 213
10.16 本章小结 215
第11章 pandas数据分析处理库 216
11.1 pandas数据结构介绍 217
11.1.1 序列 217
11.1.2 数据框 221
11.2 索引对象 226
11.3 核心的基本函数 227
11.4 索引和旋转 229
11.5 算术运算与对齐 232
11.6 处理默认值 233
11.7 多级索引 237
11.8 读/写数据 239
11.9 组合数据 243
11.10 数据分组操作 247
11.11 时间序列 249
11.11.1 时间序列介绍 250
11.11.2 使用时间序列作图 253
11.12 本章小结 259
第12章 Matplotlib数据可视化 260
12.1 Pyplot模块介绍 261
12.1.1 plot()函数 261
12.1.2 绘制子图 264
12.1.3 添加注释 266
12.1.4 其他的坐标轴类型 268
12.2 应用Pyplot模块 269
12.3 Artist模块 275
12.3.1 Artist模块概述 275
12.3.2 Artist的属性 277
12.4 使用pandas绘图 283
12.5 本章小结 287
第3篇 Python数据分析案例实战
第13章 案例1：数据挖掘 288
13.1 贝叶斯理论介绍 288
13.2 贝叶斯分类器的实现 290
13.3 协同过滤推荐系统 295
13.3.1 相似度计算 296
13.3.2 协同过滤推荐系统的实现 300
13.4 本章小结 304
第14章 案例2：玩转大数据 305
14.1 案例概述 306
14.1.1 了解大数据的处理方式 306
14.1.2 处理日志文件 307
14.1.3 案例目标 308
14.2 日志文件的分割 309
14.3 编写Map()函数处理小文件 311
14.4 编写Reduce()函数 313
14.5 本章小结 315
· · · · · · (收起)
第1章 初识Python 1
1.1 Python是什么 2
1.2 Python有什么优点 3
1.2.1 Python是自由开源的软件 3
1.2.2 Python是跨平台的 3
1.2.3 Python功能强大 4
1.2.4 Python是可扩展的 4
1.2.5 Python易学易用 5
1.3 其他程序设计语言中的Python 5
1.3.1 Jython 5
1.3.2 Python for .NET 6
1.3.3 IronPython 6
1.4 快速搭建Python开发环境 7
1.4.1 Python的下载和安装 7
1.4.2 用Visual Studio编译Python源代码 9
1.4.3 Python开发工具：Vim 10
1.4.4 Python开发工具：Emacs 15
1.4.5 Python开发工具：PythonWin 18
1.4.6 其他的Python开发工具 20
1.5 第一个Python程序 22
1.5.1 从“Hello, Python!”开始 22
1.5.2 Python的交互式命令行 24
1.6 本章小结 25
第2章 Python起步必备 27
2.1 Python代码的组织形式和注释方式 27
2.1.1 用缩进来分层 28
2.1.2 代码的两种注释方式 29
2.1.3 Python语句的断行 30
2.2 Python的基本输入/输出函数 31
2.2.1 接收输入的input()函数 31
2.2.2 输出内容的print()函数 32
2.3 Python对中文的支持 33
2.3.1 Python 3之前的版本如何使用中文 33
2.3.2 更全面的中文支持 36
2.4 简单实用的Python计算器 37
2.4.1 直接进行算术运算 37
2.4.2 math模块提供丰富的数学函数 38
2.4.3 Python对大整数的支持 39
2.5 本章小结 40
第3章 Python的数据类型与流程控制语句 41
3.1 Python数据类型：数字 42
3.1.1 整型和浮点型 42
3.1.2 运算符 43
3.2 Python数据类型：字符串 45
3.2.1 Python中的字符串 45
3.2.2 字符串中的转义字符 46
3.2.3 操作字符串 46
3.2.4 字符串的索引和分片 49
3.2.5 格式化字符串 50
3.2.6 字符串、数字类型的转换 50
3.2.7 原始字符串 51
3.3 Python数据类型：列表和元组 52
3.3.1 创建和操作列表 52
3.3.2 创建和操作元组 53
3.4 Python数据类型：字典 54
3.5 Python数据类型：文件 55
3.6 Python数据类型：布尔值 56
3.7 Python的流程控制语句 56
3.7.1 分支结构：if语句 57
3.7.2 循环结构：for语句 59
3.7.3 循环结构：while语句 62
3.8 本章小结 63
第4章 可复用的函数与模块 64
4.1 Python自定义函数 65
4.1.1 函数的定义 65
4.1.2 函数调用 66
4.2 参数让函数更有价值 67
4.2.1 有默认值的参数 67
4.2.2 参数的传递方式 69
4.2.3 如何传递任意数量的参数 70
4.2.4 用参数返回计算结果 70
4.3 变量的作用域 71
4.4 最简单的函数：使用lambda表达式定义函数 72
4.5 可重用结构：Python模块 73
4.5.1 Python模块的基本用法 73
4.5.2 Python在哪里查找模块 75
4.5.3 是否需要编译模块 77
4.5.4 模块也可独立运行 78
4.5.5 如何查看模块提供的函数名 79
4.6 用包来管理多个模块 80
4.6.1 包的组成 80
4.6.2 包的内部引用 81
4.7 本章小结 81
第5章 数据结构与算法 82
5.1 表、栈和队列 82
5.1.1 表 83
5.1.2 栈 84
5.1.3 队列 86
5.2 树和图 88
5.2.1 树 88
5.2.2 二叉树 89
5.2.3 图 93
5.3 查找与排序 95
5.3.1 查找 96
5.3.2 排序 97
5.4 本章小结 100
第6章 面向对象的Python 101
6.1 面向对象编程概述 101
6.1.1 Python中的面向对象思想 102
6.1.2 类和对象 102
6.2 在Python中定义和使用类 103
6.2.1 类的定义 104
6.2.2 类的使用 105
6.3 类的属性和方法 106
6.3.1 类的属性 107
6.3.2 类的方法 108
6.4 类的继承 111
6.4.1 使用继承 111
6.4.2 Python的多重继承 112
6.5 在类中重载方法和运算符 114
6.5.1 方法重载 114
6.5.2 运算符重载 115
6.6 在模块中定义类 117
6.7 本章小结 119
第7章 异常处理与程序调试 120
7.1 异常的处理 120
7.1.1 使用try语句捕获异常 121
7.1.2 常见异常的处理 123
7.1.3 多重异常的捕获 124
7.2 用代码引发异常 125
7.2.1 使用raise语句引发异常 126
7.2.2 assert——简化的raise语句 127
7.2.3 自定义异常类 128
7.3 使用pdb模块调试Python脚本 128
7.3.1 调试语句块 129
7.3.2 调试表达式 129
7.3.3 调试函数 130
7.3.4 设置断点 131
7.3.5 pdb调试命令 131
7.4 在PythonWin中调试脚本 134
7.5 本章小结 136
第8章 pip软件包管理 137
8.1 安装pip 137
8.2 更新pip 138
8.3 pip常用操作 138
8.3.1 安装软件包 138
8.3.2 卸载软件包 139
8.3.3 更新软件包 139
8.3.4 显示本地所有已经安装的软件包 139
8.3.5 显示软件包的细节 139
8.3.6 搜索软件包 140
8.3.7 通过wheel文件安装软件包 141
8.4 本章小结 141
第2篇 Python数据分析工具入门
第9章 IPython科学计算库 142
9.1 IPython简介 143
9.2 安装IPython及其他相关库 144
9.2.1 使用Anaconda安装 144
9.2.2 使用pip安装 145
9.3 IPython壳基础 146
9.3.1 自动补全 147
9.3.2 检查 149
9.3.3 %run命令 150
9.3.4 快捷键 150
9.3.5 异常和错误定位 151
9.3.6 魔法方法 151
9.3.7 和操作系统交互 152
9.3.8 代码分析：%prun和%run 153
9.3.9 目录标签系统 155
9.3.10 嵌入IPython 155
9.4 融合Matplotlib库和Pylab模型 156
9.5 输入和输出变量 157
9.6 交互式调试器 158
9.7 计时功能 159
9.8 重新载入模块 160
9.9 配置IPython 161
9.10 Jupyter 162
9.10.1 基于Qt的控制台 162
9.10.2 Jupyter Notebook 165
9.11 IPython和Jupyter Notebook的关系 170
9.12 本章小结 173
第10章 Numpy科学计算库 174
10.1 Numpy基础 174
10.1.1 数组对象介绍 175
10.1.2 生成数组 176
10.1.3 数组对象数据类型 180
10.1.4 打印数组 182
10.2 数组的基本操作 184
10.3 基本的分片和索引操作 186
10.4 高级索引 189
10.4.1 整数索引 189
10.4.2 布尔索引 190
10.4.3 布尔索引的简单应用 192
10.5 改变数组的形状 193
10.6 组装、分割数组 195
10.7 数组的基本函数 196
10.8 复制和指代 198
10.9 线性代数 199
10.10 使用数组来处理数据 201
10.11 Numpy的where()函数和统计函数 203
10.11.1 where()函数 203
10.11.2 统计函数 205
10.12 输入与输出 206
10.12.1 二进制文件 206
10.12.2 文本文件 207
10.13 生成随机数 208
10.14 数组的排序和查找 210
10.14.1 排序 210
10.14.2 查找 212
10.15 扩充转换 213
10.16 本章小结 215
第11章 pandas数据分析处理库 216
11.1 pandas数据结构介绍 217
11.1.1 序列 217
11.1.2 数据框 221
11.2 索引对象 226
11.3 核心的基本函数 227
11.4 索引和旋转 229
11.5 算术运算与对齐 232
11.6 处理默认值 233
11.7 多级索引 237
11.8 读/写数据 239
11.9 组合数据 243
11.10 数据分组操作 247
11.11 时间序列 249
11.11.1 时间序列介绍 250
11.11.2 使用时间序列作图 253
11.12 本章小结 259
第12章 Matplotlib数据可视化 260
12.1 Pyplot模块介绍 261
12.1.1 plot()函数 261
12.1.2 绘制子图 264
12.1.3 添加注释 266
12.1.4 其他的坐标轴类型 268
12.2 应用Pyplot模块 269
12.3 Artist模块 275
12.3.1 Artist模块概述 275
12.3.2 Artist的属性 277
12.4 使用pandas绘图 283
12.5 本章小结 287
第3篇 Python数据分析案例实战
第13章 案例1：数据挖掘 288
13.1 贝叶斯理论介绍 288
13.2 贝叶斯分类器的实现 290
13.3 协同过滤推荐系统 295
13.3.1 相似度计算 296
13.3.2 协同过滤推荐系统的实现 300
13.4 本章小结 304
第14章 案例2：玩转大数据 305
14.1 案例概述 306
14.1.1 了解大数据的处理方式 306
14.1.2 处理日志文件 307
14.1.3 案例目标 308
14.2 日志文件的分割 309
14.3 编写Map()函数处理小文件 311
14.4 编写Reduce()函数 313
14.5 本章小结 315
· · · · · · (收起)
读后感
评分
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评分
用户评价
评分
这本书在介绍数据建模和机器学习算法时，展现了一种务实的态度。它没有过度沉迷于复杂的数学推导，而是更侧重于如何应用这些算法，以及如何评估模型的效果。比如，在介绍回归分析和分类问题时，书中提供的Scikit-learn库的使用指南清晰明了，每一步都有代码示例支撑，让人可以立刻上手跑通。然而，我也发现，在模型调优和特征工程的艺术性方面，它提供的指导相对保守。高级的交叉验证技巧和对特定领域数据偏差的处理策略，似乎没有得到充分的探讨，这使得在面对真实世界中那些“疑难杂症”时，我感觉这本书提供的“武器库”还不够丰富，更像是一个坚实的基础地基，而非精美的摩天大楼顶层设计。
评分这本书最大的价值在于它极大地降低了数据分析领域的入门门槛，将那些原本看起来高高在上的统计学和编程技能，用通俗易懂的方式包装起来。对于一个想要转行或者业余提升技能的人来说，它提供了一个非常扎实且全面的起点。我特别喜欢它在每章末尾设置的“思考与实践”环节，这些问题常常能引导我去打破思维定式，不仅仅是复制代码，而是真正去理解背后的逻辑。唯一的遗憾是，对于处理实时数据流或者与云计算平台（如AWS/Azure/GCP）深度结合的案例讨论相对较少，这在如今强调实时决策和云原生解决方案的行业趋势中，略微显得保守，感觉更像是侧重于本地环境下的深度分析，而非面向未来的大数据生态系统。
评分我原本以为这本“从入门到精通”的书会非常枯燥乏味，充满了晦涩难懂的公式和代码堆砌，但实际阅读体验却出乎我的意料。作者的叙述风格非常接地气，仿佛一位经验丰富的前辈在耳边耐心指导。它巧妙地穿插了一些实际案例分析，比如市场销售数据预测、用户行为分析等，让抽象的理论知识立刻鲜活了起来。我尤其欣赏它在讲解数据清洗和预处理环节所花的心思，那些看似繁琐的步骤，通过书中的讲解变得逻辑清晰且易于执行。虽然对于那些已经有多年经验的“老司机”来说，某些基础概念的重复可能会稍显啰嗦，但对于我这种急需快速提升实战能力的人来说，这种详尽的解释简直是雪中送炭，极大地增强了我的信心。
评分从排版和学习路径的角度来看，这本书的设计体现了很强的逻辑性和连贯性。它不是简单地罗列知识点，而是构建了一个完整的数据分析工作流——从数据获取、清洗、探索性分析（EDA）到最终报告的撰写。这种流程化的教学方法非常适合需要系统化学习的学习者。特别是关于数据可视化的章节，作者推荐的工具组合和最佳实践建议，对于初学者来说是极其宝贵的“避坑指南”。不过，我个人感觉，在处理非结构化数据，比如文本挖掘或图像数据分析的初步介绍上，篇幅略显不足，这使得它在当前数据分析领域日益多元化的背景下，可能略微落后于技术前沿的步伐，更偏向于传统的表格数据处理范畴。
评分这本书的内容覆盖面太广了，简直像一本百科全书。从最基础的Python语法讲起，然后迅速过渡到NumPy和Pandas这种数据处理的利器，让我这个编程新手都能很快上手。不过，它在某些深度应用的细节上似乎有些保留，比如在涉及大规模数据集的分布式计算优化方面，感觉只是点到为止，没有深入展开。对于那些期望在数据工程领域深耕的读者来说，可能还需要再找一些更专业的书籍来补充。但是，作为快速入门和建立整体概念的读物，它的结构设计和循序渐进的讲解方式无疑是非常成功的，真正做到了让“小白”也能快速建立起数据分析的知识框架。尤其是一些图表可视化的例子，非常直观易懂，让我对数据背后的故事有了更清晰的认识。
评分典型的为了出书而出书
评分见过。
评分骗钱的山寨书，东拼西凑，没自己的东西。
评分典型的为了出书而出书
评分辣鸡
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