《利用Python進行數據分析原書第3版》是2023年機械工業出版社出版的圖書。
基本介紹
- 中文名：利用Python進行數據分析原書第3版
- 出版時間：2023年11月1日
- 出版社：機械工業出版社
- ISBN：9787111726722
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
*本書是Python數據分析經典暢銷書的升級版，由Python pandas項目的創始人Wes McKinney撰寫。自2012年第1版出版以來，迅速成為該領域的權威指南，並且為了與時俱進，作者也在對本書內容進行持續更新，以摒棄一些過時、不兼容的工具，添加新的內容，用以介紹一些新特性、新工具及方法。
*本書第3版針對Python 3.10和pandas 1.4進行了更新，並通過實操講解和實際案例向讀者展示了如何高效解決一系列數據分析問題。讀者將在閱讀過程中學習新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。
圖書目錄
前言1
第1章 準備工作7
1.1 本書內容7
1.2 為什麼使用Python進行數據分析8
1.3 重要的Python庫9
1.4 安裝和設定14
1.5 社區和會議18
1.6 本書導航18
第2章 Python語法基礎、IPython和Jupyter notebook21
2.1 Python解釋器22
2.2 IPython基礎23
2.3 Python語法基礎29
2.4總結47
第3章 Python的數據結構、函式和檔案48
3.1 數據結構和序列48
3.2 函式65
3.3 檔案和作業系統76
3.4 總結81
第4章 NumPy基礎：數組和向量化計算82
4.1 NumPy的ndarray：多維數組對象84
4.2 生成偽隨機數101
4.3 通用函式：快速的元素級數組函式103
4.4 利用數組進行面向數組編程105
4.5 使用數組進行檔案輸入和輸出113
4.6 線性代數114
4.7 示例：隨機漫步115
4.8 總結118
第5章 pandas入門119
5.1 pandas的數據結構介紹120
5.2 基本功能133
5.3 描述性統計的匯總和計算159
5.4 總結167
第6章 數據載入、存儲與檔案格式168
6.1 讀寫文本格式的數據168
6.2 二進制數據格式185
6.3 與Web API互動190
6.4 與資料庫互動191
6.5 總結193
第7章 數據清洗和準備194
7.1 處理缺失數據194
7.2 數據轉換200
7.3 擴展數據類型214
7.4 字元串操作216
7.5 分類數據224
7.6 總結233
第8章 數據規整：連線、聯合和重塑234
8.1 層次化索引234
8.2 聯合與合併數據集240
8.3 重塑和透視256
8.4 總結264
第9章 繪圖和可視化265
9.1 matplotlib API入門266
9.2 使用pandas和seaborn繪圖279
9.3 其他Python可視化工具293
9.4 總結294
第10章 數據聚合與分組操作295
10.1 GroupBy機制296
10.2 數據聚合304
10.3 Apply：通用的“拆分－套用－聯合”範式310
10.4 分組轉換和“展開式”GroupBy運算322
10.5 透視表和交叉表326
10.6 總結330
第11章 時間序列331
11.1 日期和時間數據的類型及工具332
11.2 時間序列基礎知識336
11.3 日期的範圍、頻率以及移位341
11.4 時區處理348
11.5 周期及其算術運算353
11.6 重採樣及頻率轉換360
11.7 移動視窗函式369
11.8 總結375
第12章 Python建模庫介紹376
12.1 pandas與模型代碼的接口376
12.2 用Patsy創建模型描述379
12.3 statsmodels介紹385
12.4 scikit-learn介紹390
12.5 總結393
第13章 數據分析案例395
13.1 來自1.USA.gov的Bitly數據395
13.2 MovieLens 1M數據集404
13.3 1880—2010年間全美嬰兒姓名411
13.4 USDA食品資料庫425
13.5 2012年聯邦選舉委員會資料庫431
13.6 總結440
附錄A 高階NumPy441
附錄B 更多關於IPython的內容475
