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出版者:高等教育出版社

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出版时间:1900-01-01

价格:42.0

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isbn号码:9787040059496

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《从零开始构建你的数据分析帝国：Python与Pandas实战指南》 内容简介 在当今这个数据驱动的时代，数据不再仅仅是信息，更是驱动决策、洞察市场、乃至重塑商业模式的核心资产。然而，面对浩如烟海的原始数据，如何将其转化为可操作的洞察力，是摆在每一个数据分析师、商业智能专家乃至普通职场人士面前的挑战。本书正是为解决这一痛点而生，它摒弃了晦涩的理论堆砌，专注于提供一套系统、实战、易于上手的 Python 数据处理与分析框架，以全球最流行的 Pandas 库为核心，带领读者构建起属于自己的数据分析“帝国”。 本书的目标受众极为广泛：无论是渴望从传统电子表格（如 Excel）升级到更强大、更灵活的数据处理工具的商业分析师，是正在校学习数据科学但缺乏实战经验的在校生，还是需要快速处理日常工作数据的IT专业人士，都能从中找到立足之地和提升路径。 全书内容围绕“数据生命周期”展开，逻辑清晰，层层递进，确保读者能够从零基础稳步迈向高级应用。 --- 第一部分：奠定基石——数据分析环境与Python基础回顾 本部分将确保读者拥有坚实的基础环境和必要的编程语言知识。我们不会陷入深奥的计算机科学理论，而是聚焦于数据分析所需的最小能力集。 第一章：数据科学家的工作台 环境配置与最佳实践： 详细指导读者安装 Anaconda 发行版，配置 Jupyter Notebook/Lab 环境。重点讲解虚拟环境（Virtual Environments）的重要性，确保项目间的依赖隔离，避免“版本地狱”。 Jupyter 的高效使用技巧： 不仅仅是运行代码的界面，更是一个强大的叙事工具。介绍魔术命令（Magic Commands）、代码单元格的交互式调试技巧，以及如何利用 Markdown 撰写高质量的分析报告。 Python 基础快速复习： 针对数据操作，快速回顾 Python 的核心数据结构——列表（List）、字典（Dictionary）、集合（Set），并重点强调元组（Tuple）在函数返回和数据定长记录中的应用。 第二章：初识数据结构——NumPy：高效数值计算的基石 Pandas 构建于 NumPy 之上。理解 NumPy 数组（ndarray）的内存效率和向量化操作原理，是高效使用 Pandas 的前提。 ndarray 的核心特性： 讲解维度（Shape）、数据类型（Dtype）和内存占用。 向量化操作的威力： 对比 Python 循环与 NumPy 向量化操作的性能差异。通过实际计算案例，展示如何利用广播（Broadcasting）机制实现复杂的数学运算，而无需编写显式的循环。 多维数据处理基础： 掌握切片（Slicing）和索引（Indexing）在二维和三维数组中的应用，为后续处理表格数据打下基础。 --- 第二部分：核心引擎——Pandas 数据结构精通 Pandas 是本书的灵魂。本部分将深入剖析 Pandas 的两大核心数据结构——Series 和 DataFrame，并提供大量的动手实践。 第三章：Series：一维数据的优雅表达 Series 的构建与索引： 从列表、字典创建 Series，深入理解索引（Index）的本质——它不仅是位置标签，更是数据对齐的关键。 标签索引与位置索引： 熟练运用 `.loc[]`（基于标签）和 `.iloc[]`（基于位置）进行数据访问，并解释两者在性能和语义上的区别。 Series 的基本属性与运算： 缺失值（NaN）的处理、布尔索引的应用，以及基本的数学函数运算。 第四章：DataFrame：数据的组织中心 DataFrame 的构建与视图： 如何从外部文件（CSV、Excel 预览）、字典或 NumPy 数组构建 DataFrame。理解行（Index）和列（Columns）的结构。 深度数据选择与过滤： 系统讲解多级条件筛选（布尔逻辑运算，如 `&`、`|`、`~`）、轴向操作（`axis=0` vs `axis=1`）以及如何使用 `.at` 和 `.iat` 进行快速单点访问。 数据重塑与结构调整： 掌握 `.T`（转置）、`.melt()`（长宽格式转换）、`.pivot()` 和 `.stack()` / `.unstack()` 的组合应用，以适应不同分析场景的需求。 --- 第三部分：数据清洗与预处理——实战的基石 真实世界的数据往往是“脏”的。本部分是数据分析流程中最耗时、也最关键的一环，我们将教授如何高效地“驯服”数据。 第五章：处理缺失值与异常数据 缺失值的识别与策略： 使用 `.isnull()`、`.notna()` 快速定位缺失点，并讨论三种主流策略：删除（`dropna`）、填充（`fillna`）与插值（Interpolation）。 高级插值技术： 针对时间序列数据，讲解前向填充（ffill）、后向填充（bfill）以及线性插值在实际业务场景中的应用。 异常值检测： 介绍基于统计学的方法（如 Z-Score、IQR）和可视化方法（箱线图）来识别离群点，并讨论如何温和地处理它们而非粗暴删除。 第六章：数据类型转换与文本数据清洗 类型转换的陷阱： 深入理解 Pandas 中的数据类型（`object`, `int64`, `float64`, `category`）及其对内存和运算速度的影响。重点讲解如何安全地将“数字字符串”转换为数值类型。 强大的字符串操作（str 访问器）： 掌握 `.str.contains()`, `.str.replace()`, `.str.split()` 等方法，处理地址、姓名、编码等非结构化文本字段。 正则表达式在数据清洗中的应用： 引入基础的正则表达式语法，用于复杂的模式匹配和替换，实现精确的数据抽取（例如，从复杂的日志行中提取特定的ID）。 --- 第四部分：数据转换与特征工程——洞察的升华 将原始数据转化为分析模型可用的特征，是数据科学家价值的体现。 第七章：分组聚合（GroupBy）的艺术 GroupBy 的三部曲： 详细分解 Split-Apply-Combine 过程，让读者彻底理解其工作原理。 多层级聚合： 掌握 `agg()` 函数，实现对不同列应用不同聚合函数（如对 A 列求平均，对 B 列求计数）。 转换（Transform）与过滤（Filter）： 区分 `agg`、`transform` 和 `filter` 的功能和应用场景。重点讲解 `transform` 如何用于计算组内标准化（Z-Score）。 第八章：数据对齐与合并：跨表连接的艺术 合并（Merge）与连接（Join）： 详细解释 SQL 中四种连接类型（内连接、左连接、右连接、外连接）在 Pandas `merge()` 函数中的实现。 Series/DataFrame 的堆叠（Concatenate）： 使用 `pd.concat()` 沿着行或列方向合并数据集，并讨论处理重复索引的策略。 交叉表与透视表： 利用 `pd.crosstab()` 快速生成频数分布表，以及使用 `pivot_table` 进行多维数据汇总。 第九章：时间序列处理的专精 DatetimeIndex 的构建与操作： 如何将普通列转换为日期时间对象，以及 `pd.to_datetime()` 的强大解析能力。 重采样（Resampling）： 掌握时间频率的转换（如日数据聚合到月度，或将月度数据拆分到日粒度），包括均值、求和等聚合方法的应用。 时间窗口计算： 讲解滚动窗口（Rolling）和扩展窗口（Expanding）的计算，用于平滑数据或计算移动平均线，是金融和趋势分析的必备技能。 --- 第五部分：可视化与报告输出 分析的最终目的是传达。本部分将介绍如何将数据转化为直观的图形，并将成果高效地输出。 第十章：快速可视化：Pandas 内置绘图 Series 和 DataFrame 的快速绘图： 利用 Pandas 内置的 `.plot()` 方法，快速生成折线图、柱状图、直方图和散点图，用于初步探索数据分布。 理解 Matplotlib 的集成： 简要介绍 Pandas 图形背后的引擎——Matplotlib，并展示如何通过设置 `figsize`、`title` 等参数进行基础美化。 第十一章：结果的固化与交互 结果导出： 掌握将清洗和分析后的 DataFrame 导出为高质量的 CSV、Excel（带多个 Sheet）以及数据库（SQLAlchemy 接口）。 交互式展示入门（可选）： 简要介绍 Plotly 或 Altair 的基础用法，展示如何为分析结果创建可交互的图表，提升报告的专业度。 --- 结语：迈向高级分析 本书为你提供了坚实的“地基”和“骨架”。掌握了这些 Pandas 核心技能后，你将能高效地处理绝大多数企业级数据任务。后续的学习方向，如机器学习模型的特征工程、大规模数据处理（Dask/Spark 接口），都将建立在本书所教授的扎实数据操作能力之上。 《从零开始构建你的数据分析帝国：Python与Pandas实战指南》——让数据说话，让洞察驱动未来。

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如果非要说这本书有什么特点，那就是它充满了那个时代特有的、对“新事物”的热情和细致的关怀。它不只是教你使用Windows 95，更是在帮你建立一个完整的“PC使用思维模型”。除了基础操作，它还专门辟出了一块内容讲解“资源管理器的高级用法”——包括如何使用查找功能进行模糊搜索，以及如何利用“开始”菜单自定义程序组。更让我印象深刻的是，它对“系统备份与维护”的介绍，那会儿大家对病毒和系统崩溃的恐惧感是很真实的。这本书没有回避这些问题，而是教导用户定期进行磁盘碎片整理、清理临时文件，甚至详细讲解了如何使用系统自带的“光盘映像工具”进行简单的系统备份。这种前瞻性的维护指导，让我的电脑运行速度一直保持在一个相对稳定的状态，这在那个硬件性能普遍不高的年代，无疑是一个巨大的优势。这本书卖的不仅仅是知识，更是一种对数码生活的责任感和科学态度。

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这本书简直是为我量身定制的！我记得当时刚接触电脑，面对那个绿油油的命令行界面简直是一头雾水，连“开机”这个动作都得问人。朋友给我推荐了这本《Windows 95中文版实用教程》，我抱着试试看的心态买了下来。这本书的叙述方式非常亲切，就像邻家大哥在手把手教你一样。它没有那种高高在上的技术术语，而是用最通俗易懂的语言，把复杂的概念拆解成一个个可以立刻上手的步骤。我记得最清楚的是讲“文件和文件夹管理”的那一章，以前我总是把所有东西堆在一个“我的文档”里，翻找起来费劲死了。这本书里详细图解了拖放、剪切粘贴、创建快捷方式的技巧，甚至连“回收站”的妙用都讲得一清二楚。跟着书里的截图一步步操作，我很快就建立起了自己的文件归档体系，效率瞬间提升了好几个档次。更让我惊喜的是，它对“控制面板”的讲解细致入微，我竟然学会了自己设置鼠标速度和屏幕分辨率，那种掌控自己电脑的感觉，简直太棒了！这本书没有那种枯燥的理论堆砌，而是处处体现着“学以致用”，是当年我从纯粹的电脑“使用者”蜕变成一个能“操作”电脑的初学者的关键引路人。

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这本书的结构安排简直是教科书级别的典范，逻辑性强到令人赞叹。我对比过其他几本同期的入门书籍，它们往往是把硬件、软件、网络知识混杂在一起讲，读起来东拼西凑，抓不住重点。而这本《Windows 95中文版实用教程》明显是经过精心编排的：从最基础的系统界面认知入手，然后逐步深入到应用程序的安装与卸载，最后才过渡到一些高级设置和故障排除。这种由浅入深的递进方式，极大地降低了学习的门槛。特别欣赏它在讲解“应用程序安装向导”时的细致，每一步弹出的对话框都配有清晰的注释，让你知道当前操作的意义。我当时最头疼的就是安装一些早期的中文输入法，总是在安装过程中卡住。翻到这本书的对应章节，它不仅告诉你要点击“下一步”，还解释了为什么需要选择“自定义安装”而非“典型安装”，这一点点的区别，在当时就决定了用户体验的巨大差异。这本书的价值在于，它不是简单地告诉你“怎么做”，而是告诉你“为什么要这么做”，这种对原理的阐释，让我的基础打得无比扎实，为后来学习更复杂的操作系统打下了坚实的基础。

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坦白说，当初买这本教程，我是冲着它“中文版”的招牌去的，毕竟很多早期的技术书籍都是翻译腔很重的“洋文”，读起来很费劲。这本书最成功的地方就在于它对本土化操作环境的深度贴合。对于那个年代的国内用户来说，最头疼的往往不是操作系统的核心功能，而是各种外设驱动和中文环境的配置。这本书花了好大的篇幅来专门讲解如何正确安装打印机驱动、扫描仪驱动，以及处理常见的“中文字体显示错位”问题。我记得当时很多软件的默认字体设置很容易和Win95的默认宋体打架，导致界面乱码。这本书提供了一个非常可靠的注册表修改小技巧（当然是以当时安全的方式），帮助我一劳永逸地解决了困扰我很久的乱码问题。这种关注细节、解决实际痛点的态度，是很多大部头参考手册所不具备的。它真正体现了“实用”二字，不是空泛的理论指导，而是实实在在能让你电脑“跑起来、用起来”的实战指南。

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这本书的排版和配图，在那个年代绝对称得上是精美绝伦。要知道，那个时候的印刷技术和设计理念都还比较保守，很多技术书都是黑白两色，图文混排的效果非常粗糙，看图找对应操作简直是一种折磨。但这本《Windows 95中文版实用教程》使用了大量的彩色插图和清晰的截屏，而且色彩搭配也很协调，即使用今天的眼光来看，它的视觉引导性依然很强。比如在讲解“拨号上网配置”时，它用不同颜色的方框高亮显示了需要手动输入的ISP账号和密码位置，让人一眼就能锁定关键信息。这种对视觉体验的重视，极大地减少了阅读过程中的认知负荷。我当时是那种一看大段文字就犯困的读者，但这本书的图文比例掌握得恰到好处，图注清晰到位，文字描述简洁有力，使得阅读过程变得非常流畅和享受。它把一个技术学习过程，硬生生变成了一次愉快的“探索之旅”，而不是枯燥的“任务清单”。

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