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出版者:北京大学

作者:薄玉改

出品人:

页数:292

译者:

出版时间:2007-12

价格:60.00元

装帧:

isbn号码:9787301122464

丛书系列:

图书标签:

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编程语言入门与实践：Python 数据分析之旅 图书简介 本教程旨在为编程初学者和希望转向数据科学领域的专业人士提供一条清晰、实用的学习路径。本书聚焦于目前最流行且应用广泛的编程语言之一——Python，并深入探讨如何运用其强大的生态系统，特别是针对数据分析的核心工具集，如 Pandas、NumPy 和 Matplotlib，来解决现实世界中的复杂问题。 我们深知，对于初学者而言，编程概念的学习往往伴随着抽象和枯燥。因此，本书的编写风格力求简洁明了，实例驱动。每一个新概念的引入都紧随其实际应用案例，确保读者能够“边学边用”，快速建立起对编程逻辑的直观理解和对数据处理流程的掌握。 第一部分：Python 编程基石 本部分是整个学习旅程的坚实地基。我们不会停留在理论的讲解上，而是通过大量动手操作，帮助读者理解编程的本质思维。 章节 1：环境搭建与初识 Python 我们将指导读者完成 Python 解释器、集成开发环境（IDE，如 VS Code 或 PyCharm）的安装与配置。重点在于理解变量、数据类型（整数、浮点数、字符串、布尔值）的存储机制。通过编写“Hello, World!”的变体，迅速建立起代码运行的反馈回路。 章节 2：控制流的艺术 程序之所以强大，在于其能够根据条件做出决策并重复执行任务。本章将深入讲解条件语句（`if`, `elif`, `else`）和循环结构（`for` 循环与 `while` 循环）。我们将通过模拟简单的投票系统和计算斐波那契数列等案例，展示如何精确控制程序的执行路径。 章节 3：数据结构的组织之道 Python 提供了强大而灵活的内置数据结构。我们详细剖析列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集合（Set）的底层特性、性能差异以及适用场景。特别关注字典的键值对查找效率，以及如何利用列表推导式（List Comprehension）编写更“Pythonic”的代码。 章节 4：函数与模块化编程 学习如何将复杂任务分解为可重用的小单元——函数。本书强调函数的定义、参数传递（位置参数、关键字参数、默认参数）以及返回值的处理。此外，我们还将介绍如何导入和使用标准库模块（如 `math`, `random`），为后续的专业库学习打下基础。 第二部分：迈向数据科学：NumPy 核心 数据分析的首要挑战是高效地处理大量数值型数据。本部分将引入 NumPy，科学计算的基础库。 章节 5：N 维数组（ndarray）的威力 本书将 NumPy 的核心——`ndarray` 对象——视为处理结构化数据的“超级列表”。我们将详细讲解数组的创建、索引、切片操作，并着重对比其与 Python 原生列表在内存占用和运算速度上的巨大优势。 章节 6：向量化运算的效率革命 理解并应用 NumPy 的核心优势：向量化操作。我们不再需要编写低效的循环来对数组的每个元素进行操作。本章通过矩阵乘法、广播（Broadcasting）机制的深入解析，展示如何实现高性能的数学运算，这是后续深度学习的基础。 章节 7：统计计算与线性代数基础 利用 NumPy 提供的丰富函数，计算数组的均值、标准差、协方差等基本统计量。同时，我们简要介绍线性代数的入门概念，如矩阵的转置、行列式计算，为处理更复杂的统计模型做准备。 第三部分：数据处理与清洗：Pandas 实践 如果说 NumPy 是计算引擎，那么 Pandas 就是数据科学家手中的瑞士军刀。本部分是全书的核心应用篇章。 章节 8：Series 与 DataFrame 结构精讲 深入剖析 Pandas 的两大核心数据结构：一维的 Series 和二维的 DataFrame。我们将讲解如何从 CSV、Excel 文件中导入数据，并理解索引（Index）在数据检索中的关键作用。 章节 9：数据清洗与预处理技术 现实世界的数据往往是“脏”的。本章聚焦于数据清洗的实战技术：处理缺失值（`NaN`）——填充（Imputation）或删除；处理异常值（Outliers）；数据类型转换；以及高效地筛选、排序和分组数据。 章节 10：数据重塑与合并 掌握如何对数据进行透视和重构。讲解 `groupby()` 聚合操作，实现复杂的多层级分组统计。此外，我们将使用 `merge()` 和 `join()` 方法，模拟企业中不同数据源（如客户表与订单表）的关联操作，确保数据关系的正确建立。 第四部分：数据可视化：洞察的窗口 数据分析的最终目的在于传达信息。本部分使用 Matplotlib 及其高级接口 Seaborn，将抽象的数据转化为直观的图形。 章节 11：Matplotlib 基础绘图 介绍 Matplotlib 的基本绘图元素：Figure（画布）、Axes（坐标系）。通过绘制基础的线图、散点图和柱状图，让读者熟悉调整图表元素（标题、标签、图例）的常用方法。 章节 12：探索性数据分析（EDA）的可视化 重点展示如何利用可视化来辅助数据探索。绘制直方图（Histogram）来查看数据分布；使用箱线图（Box Plot）识别异常值；利用散点图矩阵（Pair Plot）观察变量间的相关性。这些图表是构建任何数据分析报告的基石。 章节 13：高级图表与美化 介绍更具信息密度的图表，例如热力图（Heatmap）和地理空间分布图的基础绘制方法。同时，探讨如何使用 Seaborn 提供的美学主题，快速将图表风格提升至专业水平。 总结与展望 本书在最后一部分总结了 Python 数据分析的完整流程，从数据获取、清洗、处理，到最终的可视化呈现。我们鼓励读者将所学知识应用于 Kaggle 等平台上的实际数据集，真正将理论转化为解决问题的能力。本书的结构设计旨在让读者在完成学习后，能够自信地处理日常工作中的中小型数据分析任务，并为进一步深入学习机器学习或深度学习打下坚实的 Python 基础。

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