Data Munging with Perl pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Manning Publications

作者:David Cross

出品人:

页数:300

译者:

出版时间:2001-1-15

价格:USD 36.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781930110007

丛书系列:

图书标签:

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数据精炼与探索：使用 Python 和 R 进行高效数据处理 本书聚焦于现代数据科学领域中至关重要的“数据精炼”（Data Wrangling）和“数据探索”（Data Exploration）环节，旨在为读者提供一套全面、实用且前沿的工具集和方法论，以应对现实世界中复杂、不规范数据的挑战。 我们深知，在任何数据驱动的项目中，原始数据往往是混乱、缺失、格式不一致的泥潭。本书并非简单地罗列函数，而是着重于构建一种系统化的思维框架，指导数据分析师、科学家和工程师如何高效、可靠地将原始数据转化为可用于建模、可视化和决策制定的高质量数据集。 第一部分：数据处理的哲学与基石 本部分将奠定坚实的基础，帮助读者理解数据处理的本质，并熟悉当前主流的编程环境和核心库。 第一章：数据精炼的必要性与挑战 为什么数据清洗至关重要？ 探讨“垃圾进，垃圾出”（Garbage In, Garbage Out）的原则在商业智能和机器学习中的致命后果。 数据的生命周期回顾： 将数据处理置于整个分析流程中，明确精炼阶段在整个项目中的战略地位。 常见的数据质量问题剖析： 深入分析数据缺失（Missingness）、异常值（Outliers）、不一致性（Inconsistency）和冗余（Redundancy）的根源和表现形式。 高效工作流的设计原则： 介绍可重复性、透明度和版本控制在数据准备阶段的重要性。 第二章：Python 生态系统：Pandas 核心详解 本书将深度挖掘 Python 社区中最强大的数据处理库——Pandas。我们不只是介绍 API，更侧重于其背后的设计思想。 Series 和 DataFrame 的内在结构： 深入理解 NumPy 数组与索引机制如何支撑 Pandas 的高性能操作。 数据导入与导出： 涵盖 CSV、JSON、SQL 数据库（通过 SQLAlchemy 集成）以及 Parquet 等高效二进制格式的处理技巧。 索引艺术： 掌握 `.loc`, `.iloc`, 和 `.at` 的精确使用，以及多级索引（MultiIndex）在复杂数据集中的应用。 向量化操作的威力： 强调避免使用循环，充分利用 Pandas 和 NumPy 的向量化运算能力以实现性能飞跃。 第三章：R 语言与 Tidyverse 的数据整理之道 对于偏好统计学语言和声明式编程的读者，本章全面介绍 R 语言及其 Tidyverse 套件，特别是 `dplyr` 和 `tidyr`。 Tidyverse 哲学： 讲解“整洁数据”（Tidy Data）的三个核心原则，及其如何简化后续的分析步骤。 dplyr 动词详解： 详细阐述 `select` (选择列), `filter` (筛选行), `mutate` (创建新列), `arrange` (排序), `summarize` (汇总), 和 `group_by` (分组操作) 的组合应用。 tidyr 的重塑魔力： 掌握 `pivot_longer` (宽表转长表) 和 `pivot_wider` (长表转宽表) 这两个关键函数，解决数据格式的转换难题。 第二部分：精炼技术的深度实践 本部分专注于解决数据处理中最棘手的问题，并引入进阶的性能优化和数据验证技术。 第四章：处理缺失值：策略与实施 缺失数据是数据分析的“阿喀琉斯之踵”。本章提供一套决策树指导读者选择最佳处理方案。 缺失机制的识别： 区分完全随机缺失（MCAR）、随机缺失（MAR）和非随机缺失（MNAR）的业务含义。 删除策略的评估： 探讨列表删除（Listwise Deletion）、成对删除（Pairwise Deletion）的优缺点和适用场景。 插补技术： 简单插补： 使用均值、中位数、众数。 高级插补： 引入基于模型的插补方法，如 K 近邻（KNN）插补和回归预测插补，并使用 Python 的 `sklearn.impute` 模块进行实战演示。 标记缺失： 学习如何将“系统性缺失”视为有效信息进行编码。 第五章：异常值检测与稳健处理 异常值不仅会扭曲统计摘要，还会严重影响模型训练。 可视化检测方法： 使用箱线图、散点图和直方图快速识别数据中的离群点。 统计学检测方法： 深入探讨 Z-Score（标准分数）、IQR（四分位距）规则，以及更稳健的基于分位数的方法。 高维数据中的异常值： 介绍局部异常因子（LOF）等基于密度的检测算法。 异常值的处理： 学习截断（Capping/Winsorizing）、数据转换（如对数变换）和基于模型鲁棒性的方法。 第六章：数据格式统一与规范化 真实世界的数据集往往充斥着不统一的文本、日期和数值格式。 字符串操作的威力： Python: 使用强大的正则表达式（`re` 模块）和 Pandas 的 `.str` 访问器进行复杂的模式匹配、替换和提取。 R: 利用 `stringr` 包进行一致性的文本清理。 日期和时间处理的陷阱： 统一时区、解析混合格式日期（如“YYYY/MM/DD”和“DD-Mon-YY”）的标准化流程，掌握 Pandas 的 `to_datetime` 高级参数。 分类变量的编码： 比较独热编码（One-Hot Encoding）、标签编码（Label Encoding）以及目标编码（Target Encoding）在不同场景下的适用性。 合并与连接： 掌握 `merge` (Python) 或 `join` (R) 在处理不同类型连接（内连接、外连接、左连接）时的复杂技巧，确保跨数据集的精确对齐。 第三部分：进阶主题与性能优化 本部分超越基础操作，探讨如何处理大规模数据和确保数据流程的可持续性。 第七章：数据转换与特征工程 精炼的最终目标是创造有意义的特征。 比例尺标准化与归一化： 解释 Min-Max 缩放、Z-Score 标准化（标准化 Scaling）对不同模型的影响。 特征交叉与组合： 学习如何通过现有特征组合，创造具有更强预测能力的派生变量。 数据透视与聚合： 深入应用 `groupby`（Python）或 `group_by`（R）进行多层级聚合，生成业务摘要报告所需的数据结构。 第八章：处理大规模数据集与性能调优 当数据量超出内存限制时，传统方法将失效。 内存效率的提升： 学习如何利用 Pandas 的 `category` 数据类型和优化数据类型（如将 `int64` 降级为 `int32` 或 `float64` 降级为 `float32`）来显著减少内存占用。 分块处理（Chunking）： 使用迭代器模式处理大于内存的数据文件，确保操作的原子性。 并行计算的初步接触： 介绍 Dask（Python）或 R 中的并行包如何扩展 Pandas/dplyr 的操作，实现多核处理。 第九章：构建可重复的、文档化的数据管道 一个好的数据精炼过程必须是透明且可复现的。 流程自动化脚本的构建： 如何将所有清洗步骤封装成可调用的函数库。 数据文档与元数据管理： 记录每一次转换决策（Why）、使用了什么参数（What）以及转换后的数据摘要（Result）。 数据验证与质量门： 使用 Great Expectations 或类似的框架，为数据管道设置断言和测试，确保新的数据输入满足预期的质量标准。 通过对这些核心技能的掌握，读者将能够自信地面对任何复杂的数据集，并构建出健壮、高效、可信赖的数据准备流程。本书的价值在于提供一套实用的“工具箱”和一种解决问题的“工程师思维”。

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