Data Wrangling With Python pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:O'Reilly Media

作者:Jacqueline Kazil

出品人:

页数:508

译者:

出版时间:2016-2-28

价格:USD 39.99

装帧:Paperback

isbn号码:9781491948811

丛书系列:

图书标签:

Python
数据挖掘
计算机科学
计算机
肖凯
数据前处理
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开智
Python
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Pandas
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具体描述

探索数据世界的结构与美学：一本关于数据驱动决策的实践指南书名：《数据炼金术：使用 Python 驾驭复杂信息流》目标读者：渴望将原始数据转化为可行动洞察的数据分析师、数据科学家初学者、软件工程师，以及需要处理大规模数据集的业务智能专业人士。图书核心理念：在信息爆炸的时代，数据的价值不再取决于其数量，而在于其质量和被有效利用的能力。本书旨在弥合理论知识与实际数据处理需求之间的鸿沟，通过一系列经过实战检验的 Python 工具和技术，构建一套完整、高效、可复用的数据准备与清洗框架。我们不只是教授工具的使用方法，更深层次地探讨数据固有的结构缺陷、潜在的偏差来源，以及如何以一种系统化的方式，将混乱的数据“提纯”为可靠的决策基石。 --- 第一部分：奠定基石——理解数据的本质与 Python 环境的构建本部分将读者从零开始，建立对现代数据科学工作流的宏观认识，并确保环境配置的专业性和高效性。第一章：数据世界的拓扑学：从比特到洞察的旅程数据的生命周期回顾：强调数据采集、存储、处理、分析与可视化的完整循环。结构化、半结构化与非结构化数据的辩证关系：探讨每种类型数据在企业级应用中的角色和挑战。偏差的起源：深入分析数据源头可能引入的系统性错误、采样偏差和测量误差，为后续的清洗工作预埋“风险意识”。 Python 生态系统速览：快速定位 NumPy、Pandas、SciPy 在整个数据处理栈中的核心地位，以及虚拟环境（Conda/venv）的必要性。第二章：Python 性能优化入门：高效处理大型数据集的先决条件内存效率的艺术：讲解 Pandas 数据帧（DataFrame）的内存占用机制，介绍 `dtypes` 的精细化管理（如使用 `category` 类型替代高基数对象）。向量化操作的威力：详细阐述 NumPy 和 Pandas 中向量化操作（Vectorization）如何超越纯 Python 循环的性能瓶颈。 JIT 编译与加速库：初步介绍 Numba 等即时编译技术，及其在特定计算密集型任务中的应用场景。 --- 第二部分：核心引擎——使用 Pandas 进行数据塑形与重构这是本书的技术核心，专注于利用 Pandas 库的强大功能对数据进行外科手术般的精确操作。第三章：数据的“导入与导出”：跨格式的无缝转换超越 CSV：深入研究 JSON（嵌套结构处理）、Parquet（列式存储的优势）、SQL 数据库连接（使用 SQLAlchemy 的高效批处理）。文件编码与日期时间陷阱：解决常见的文件编码错误（如 Latin-1 与 UTF-8 冲突），以及处理非标准或混合格式的日期时间字符串。处理“超大数据集”：探讨 `chunksize` 参数的使用，以及如何通过迭代器模式处理超出内存限制的文件。第四章：清洗的艺术：缺失值、异常值与数据一致性缺失数据的哲学：区分“未知”（Missing At Random, MAR）与“有偏的缺失”（Missing Not At Random, MNAR），并评估删除、均值/中位数插补、基于模型预测插补的优劣。异常值的侦测与处理：介绍统计学方法（Z-Score, IQR）与基于距离的方法（LOF）来识别离群点，以及如何决定是修正、封顶（Capping）还是隔离。数据类型与格式的统一：强制执行数据类型，处理字符串中的大小写不一致、前导/尾随空格，以及单位不统一的问题（如将“千克”和“公斤”统一）。第五章：重塑结构：索引、重排与轴向操作的精通多级索引（MultiIndex）的魔力：详细解析如何利用多级索引来高效地组织和查询高维度数据，实现复杂的“切片”操作。透视、堆叠与展平（Pivot, Stack, Unstack）：系统化地演示如何根据分析需求灵活地在长格式（Long Format）和宽格式（Wide Format）之间切换。层次化数据合并：深入讲解 `merge` 操作中的各种连接类型（Inner, Outer, Cross），并重点处理涉及多个键（Key）的复杂关联场景。 --- 第三部分：进阶技术——文本、时间序列与数据转换本部分聚焦于处理那些结构性不强的复杂数据类型，并引入更高级的转换方法。第六章：非结构化文本的“提纯”：字符串操作与正则表达式高效的字符串方法：运用 Pandas 的 `.str` 访问器进行批量操作，如分割（Split）、提取（Extract）和替换（Replace）。正则表达式（Regex）的实战应用：讲解如何使用强大的正则语法来清洗和标准化非结构化的文本字段（如地址、产品代码、电话号码）。标记化（Tokenization）与基础文本特征工程：为后续的自然语言处理（NLP）任务做准备，提取关键词和模式。第七章：时间序列数据的校准与重采样日期时间对象的深度加工：从 Unix 时间戳到标准日期格式的转换，以及如何提取时间维度特征（年、月、周、季度）。时间对齐与间隔化（Resampling）：掌握如何将高频数据（如秒级数据）聚合到低频（如每日/每月平均值），并处理时区转换（UTC 与本地时间的转换）。滑动窗口分析：应用滚动（Rolling）和扩展（Expanding）窗口函数计算移动平均、标准差等，平滑时间序列的噪音。第八章：特征工程的基石：分组聚合与转换 `groupby` 的“拆分-应用-合并”范式：深入剖析 `groupby` 操作的效率和灵活性，展示如何应用聚合函数（Agg）和转换函数（Transform）。复杂的聚合：实现多重聚合（Multiple Aggregations）和命名聚合（Named Aggregation），生成结构清晰的报告摘要。数据标准化与归一化：介绍 Min-Max 缩放、Z-Score 标准化等技术，为机器学习模型的输入做好准备。 --- 第四部分：质量保证与流程自动化本部分关注如何确保数据处理流程的可重复性、可维护性和健壮性。第九章：构建可信赖的数据验证框架数据契约（Data Contracts）：阐述定义数据预期格式、约束和业务规则的重要性。自动化验证工具（Great Expectations 示例）：介绍如何使用外部库定义“期望”（Expectations），并在数据管道的每个阶段自动检查数据质量，实现“数据门禁”。日志记录与错误处理：建立健壮的 `try...except` 块，确保在数据异常时，流程能够优雅地失败并记录详细的错误信息，而不是静默中断。第十章：管道化与自动化：从脚本到生产级流程函数式编程的实践：将繁琐的数据处理步骤封装成可重用、易于测试的函数。模块化代码结构：组织 Python 脚本，实现数据清洗模块、配置模块和主执行逻辑的分离。面向未来的准备：简要介绍如何将已验证的清洗脚本与调度工具（如 Apache Airflow 或 Cron）结合，实现端到端的数据准备自动化。 --- 结语：本书最终目标是培养读者一种“数据工程师思维”——将数据视为一种需要精心雕琢的资产。通过掌握这些 Python 技巧，您将能够自信地迎接任何规模和复杂性的数据挑战，确保您的分析和模型建立在最坚实、最干净的数据基础之上。数据准备工作占据了数据科学项目的绝大部分时间，掌握其精髓，即是掌握了成功的关键。