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出版者:中国铁道

作者:夏宽理，赵子正编

出品人:

页数:323

译者:

出版时间:2006-2

价格:27.00元

装帧:

isbn号码:9787113069247

丛书系列:

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《Python数据分析实战指南》图书简介 第一章：数据世界的入口——Python与环境搭建 本章旨在为读者打下坚实的数据分析基础。我们将从Python语言的核心特性入手，详细阐述其在数据科学领域中不可替代的地位，包括动态类型、强大的标准库支持以及简洁明了的语法结构。随后，我们将引导读者完成开发环境的搭建。这不仅仅是安装Python解释器那么简单，而是构建一个高效、模块化的工作环境。我们会深入讲解Anaconda发行版的优势，它是数据科学家的瑞士军刀，集成了大量的科学计算库。 具体内容包括： 1. Python 3.x版本的选择与安装：针对不同操作系统（Windows, macOS, Linux）提供详细的分步指南，并强调路径配置的重要性。 2. 虚拟环境管理（Virtual Environments）：讲解如何使用`conda`或`venv`创建隔离的项目环境，避免库版本冲突，这是专业开发的基石。 3. Jupyter Notebook/JupyterLab的深度使用：不仅仅是代码执行器，我们将探索其Markdown支持、交互式绘图功能，以及如何利用Nbextensions扩展其功能，实现笔记与代码的完美结合。 4. 基础Python回顾与强化：针对数据分析中频繁使用的概念，如列表推导式、字典操作、函数式编程基础（Lambda表达式），进行针对性的强化训练，确保读者能写出“Pythonic”的代码。 第二章：数据处理的基石——NumPy的矩阵运算精解 NumPy（Numerical Python）是Python科学计算的“骨架”。本章将彻底剖析NumPy数组（ndarray）的结构、内存布局及其带来的极致性能。我们将超越基础的数组创建，深入到高性能计算的层面。 核心议题包括： 1. ndarray对象的内在机制：深入理解`dtype`、`shape`、`strides`对内存访问效率的影响。 2. 向量化（Vectorization）的艺术：详细对比循环操作与NumPy的向量化操作在速度上的巨大差异，并通过实际案例进行性能基准测试。 3. 高级索引与切片技术：掌握布尔索引、花式索引在复杂数据筛选中的应用，这是数据清洗和特征选择的关键。 4. 线性代数运算的实现：利用NumPy强大的矩阵乘法、特征值分解、奇异值分解（SVD）等功能，为后续的机器学习打下数学基础。 第三章：结构化数据的瑞士军刀——Pandas深度解析 Pandas是Python数据分析的灵魂，它提供了两种核心数据结构：Series和DataFrame。本章将聚焦于如何高效地操作和转换这些结构化数据。 我们将涵盖以下关键领域： 1. DataFrame的构建与IO操作：从CSV、Excel到SQL数据库，实现高效的数据导入与导出，并探讨读取大型文件时的内存优化策略（如使用`chunksize`）。 2. 数据清洗与预处理的完整流程： 缺失值处理：`isnull()`, `dropna()`, `fillna()`的多种插补策略（均值、中位数、特定值、高级插值法）。 数据类型转换与重塑：使用`astype()`进行类型强制转换，以及`melt()`和`pivot_table()`在数据长宽格式间的灵活切换。 3. 分组聚合（Groupby）的魔力：不仅仅是`groupby().sum()`，我们将探索多级分组、Apply函数的自定义聚合操作，以及转换（Transform）在特征工程中的应用。 4. 时间序列分析的利器：Pandas对日期和时间的强大支持，包括日期范围生成、时间频率转换（Resampling）、时区处理等，这是金融和物联网数据分析的必备技能。 第四章：数据可视化——从Matplotlib到Seaborn的视觉叙事 数据分析的成果需要清晰地传达。本章将指导读者掌握Python两大主流可视化库，实现从基础图表到复杂统计图形的创建。 重点内容解析： 1. Matplotlib底层架构：理解Figure、Axes、Axis的概念，掌握面向对象的绘图方法，确保对图形的每一个元素都有精细的控制权。 2. Seaborn的统计图形库：利用Seaborn的高级接口快速生成具有美学价值的统计图表，如分布图（distplot）、关系图（pairplot）和分类图（catplot）。 3. 定制化与美化：如何设置图例、注释、轴标签，使用不同的配色方案，以及创建多子图布局（Subplots）以展示复杂关系。 4. 交互式可视化入门：简要介绍Plotly或Bokeh，展示如何创建可缩放、可悬停交互式图表，增强用户体验。 第五章：数据分析实战案例精选 理论知识的价值在于实践。本章将提供三个跨领域的、贴近实际工作场景的端到端分析项目，巩固前四章所学技能。 案例一：客户流失预测数据探索 目标：使用电信客户数据，通过探索性数据分析（EDA）识别高风险流失客户的特征。 重点技能：复杂条件筛选、特征重要性初步评估、利用箱线图和密度图可视化客户行为分布。 案例二：股票市场日线数据的时间序列分析 目标：对某只股票的历史交易数据进行处理，计算移动平均线（MA）、波动率，并可视化趋势。 重点技能：Pandas时间序列重采样、滚动窗口函数（Rolling Window）、序列相关性分析。 案例三：大型数据集的内存优化与高效处理 目标：处理一个超过内存限制的模拟数据集，学习如何分块读取、采样、并进行特征选择以降低内存占用。 重点技能：使用`dask`库的并行计算概念（基础介绍）、数据类型的降级优化（如使用`int8`代替`int64`）。 结语：迈向机器学习的桥梁 本书旨在培养读者使用Python进行数据处理和分析的扎实技能。掌握了NumPy、Pandas和可视化工具，读者将具备独立完成复杂数据清洗、转换和洞察提取的能力，为后续深入学习统计建模和机器学习（如Scikit-learn）做好充分准备。本书强调的是效率、可维护性和对数据结构底层逻辑的深刻理解。

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我最欣赏这本书的一点是它对“常见陷阱”的预警机制做得非常到位。很多教材只会告诉你正确的做法，但这本书却花了大量的篇幅来揭示那些新手最容易掉进去的“坑”。它会用醒目的标注，详细剖析一个错误写法为什么会出错，以及这种错误在实际项目中可能导致的灾难性后果。这种“反向教学”比单纯的正面指导更有效，因为它建立了一种对潜在风险的敏感度。比如，关于数组越界和内存泄漏的处理部分，作者不仅给出了标准修复方法，还追溯了导致这些问题的思维定势，这对我解决未来的调试问题提供了宝贵的思维模型。读完这些章节，我感觉自己像是接受了一次“实战演习”，提前规避了未来可能遇到的无数次抓狂的调试瞬间。

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这本书的排版真是让人眼前一亮，那种现代感和清晰的结构设计，完全符合我对一本高质量技术书籍的期待。从封面到内页的字体选择和间距处理，都透露出设计者的匠心。我特别喜欢它在章节间的过渡处理，逻辑衔接得非常自然，不会让人在阅读复杂概念时感到突兀。阅读体验是建立在这些细节之上的，而这本书在这方面做得相当出色。初翻的时候，我就能感受到那种扑面而来的专业气质，它不仅仅是知识的堆砌，更像是一份精心策划的学习路径图。尤其是那些代码示例的展示区域，采用了高对比度的背景色，使得代码块的焦点非常突出，对于长时间盯着屏幕阅读的我来说，这种细节的关怀非常重要，极大地减轻了视觉疲劳。而且，全书的纸张质量摸上去也很有分量，不是那种廉价的纸张，这让每一次翻阅都变成了一种享受。我敢说，光是这本书的装帧设计，就已经值回票价了。

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这本书的语言风格，我必须说，带着一种独特的、近乎哲学的思辨色彩。它读起来不像一本冰冷的编程手册，而更像一位经验丰富的大师在与你进行一场深入的交流。作者在行文过程中，不时会穿插一些对编程哲学和软件工程伦理的思考，这些穿插虽然不直接涉及具体的代码语法，但却极大地拓宽了读者的视野，让人思考“如何更好地编程”，而非仅仅是“如何写出能跑的代码”。例如，在讨论代码可读性和维护性时，作者的论述充满了人文关怀，强调了代码是写给人看的工具。这种对软件生命周期和代码艺术的探讨，使得这本书的层次一下子拔高了，它培养的不仅仅是技术工人，更是未来的架构师和思想者。

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对于自学者而言，辅助材料的丰富程度往往决定了一本书的最终价值，而这本书在这方面做得超乎想象的周到。我特别欣赏它在每个主要知识点后面附带的“实践挑战”部分。这些挑战不仅仅是简单的习题，它们更像是小型项目的设计蓝图，要求读者综合运用前面学到的多个知识点去解决实际问题。更赞的是，书后的附录部分包含了大量的参考资源链接和推荐阅读列表，这些资源都是经过作者精心筛选的，质量极高。我曾经尝试在网上找一些关于特定数据结构实现的资源，耗费了大量时间，而这本书直接给出了权威的指向。这套体系搭建得非常完善，从理论学习到动手实践，再到深入探索，形成了一个闭环的学习生态，让学习过程不再是孤立无援的摸索。

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这本书在阐述底层原理时，那种深入骨髓的剖析能力，简直让我拍案叫绝。它没有停留在“是什么”的层面，而是花了大量的篇幅去探究“为什么会这样”。比如，它对内存管理模型的讲解，那种循序渐进、层层剥茧的叙述方式，让我这个之前一直云里雾里的概念，一下子变得豁然开朗。作者似乎非常清楚初学者和有一定经验的读者在哪些知识点上容易卡壳，并在那些地方预设了极具洞察力的解释和对比。我记得有一段关于指针与引用的区别的论述，作者没有使用那种枯燥的定义对比，而是构建了一个非常形象的比喻，那个比喻至今仍清晰地印在我的脑海里，帮助我迅速区分两者的本质差异。这种将抽象概念具象化的功力，是很多技术书籍所欠缺的，它体现了作者深厚的教学经验和对学科本质的深刻理解。读完相关章节，我感觉自己对整个程序的运行机制都有了一个更宏观和精确的把握。

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唉...

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虽然有一点原则性错误。。。还是很好懂的书

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这书很不错啊，为啥评分那么低？

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。。。。。。

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