具体描述
读者在《跟老齐学Python：数据分析》中可以学习到与数据分析、机器学习相关的Python库的应用，并通过各种类型的应用示例将所学基本知识进行综合应用。
《跟老齐学Python：数据分析》依然秉承“跟老齐学Python”系列书的写作风格，力争以通俗易懂的内容与读者分享笔者的心得。虽然数据分析强调的是严谨的科学性和缜密的逻辑性，但《跟老齐学Python：数据分析》并不会因为顾此特点而变得枯燥。
《跟老齐学Python：数据分析》可作为数据分析工程师、机器学习工程师的入门教程。
作者简介
江湖名号：老齐。Github名称是qiwsir，个人网页www.itdiffer.com。喜欢Python语言，不仅将它用于工作中，还愿意帮助更多人学习Python。
目录信息
0.1 与数据相关的概念 1
0.2 数据分析技术的发展 3
0.3 开发环境配置 5
第1章 NumPy基础和应用 9
1.1 数组对象基础 9
1.2 数组的索引和切片 25
1.3 针对数组的操作 36
1.4 运算和通用函数 46
1.5 简单统计应用 53
1.6 矩阵 57
1.7 矢量运算 60
1.8 综合应用示例 68
第2章 Pandas基础和应用 75
2.1 常用数据对象 75
2.2 索引对象 88
2.3 数据索引和切片 95
2.4 文件读写操作 107
2.5 处理缺失数据 116
2.6 规整数据 121
2.7 分组运算 141
2.8 矢量化字符串 158
2.9 与时间相关的操作 161
2.10 简单的应用示例 174
第3章 数据可视化 179
3.1 Matplotlib概览 179
3.2 设置坐标系 186
3.3 绘制图像 197
3.4 常用统计图 211
3.5 绘制三维图像 225
3.6 Seaborn掠影 231
第4章 综合应用 235
4.1 分析股票数据 235
4.2 分析文胸评论数据 245
4.3 分析电影票房数据 249
4.4 可视化城市人口数据 253
4.5 分析希腊葡萄酒数据 259
4.6 应用本福特定律 273
4.7 制作词云 278
第5章 机器学习 283
5.1 线性回归 283
5.2 线性回归示例 299
5.3 Logistic回归 304
5.4 贝叶斯方法 314
跋 324
· · · · · · (收起)
读后感
评分
评分
评分
评分
用户评价
我一直对用数据说话这件事充满好奇，也希望能够掌握一门工具来处理和分析数据，但市面上琳琅满目的技术书籍，总是让我感到眼花缭乱，不知从何下手。《跟老齐学Python：数据分析》这本书，就像一位耐心且经验丰富的朋友，为我指明了方向。老齐的文笔非常流畅，而且用词通俗易懂，即使是对于编程新手来说，也不会感到压抑。我最欣赏的是，本书没有上来就灌输那些令人望而生畏的理论，而是从最基础的Python语法开始，一步步地引导读者熟悉编程环境和基本概念。当进入到数据分析的核心部分，特别是NumPy和Pandas这两个关键库时，作者更是倾注了大量心血。书中对数组操作、DataFrame的构建和操作、数据筛选、分组、聚合等进行了详尽的讲解，并且每一个概念都配有清晰的代码示例和直观的解释。我尤其记得在学习数据清洗时，书中通过一个真实的数据集，演示了如何有效地处理缺失值、异常值，以及如何进行数据转换和特征工程，这些实用的技巧让我受益匪浅。在数据可视化方面，本书也提供了非常丰富的指导，不仅介绍了matplotlib的基本用法，还深入讲解了seaborn库，并通过各种精美的图表示例，让我学会如何将数据转化为具有洞察力的图表。这本书不仅仅是知识的传递，更是一种思维方式的启迪，让我学会如何用数据来思考问题，解决问题。
评分作为一名对数据驱动决策充满向往的学习者，我曾尝试过多种渠道学习Python进行数据分析，但总是感觉缺乏系统性和实操性。《跟老齐学Python：数据分析》这本书，则完全打破了我的固有认知，为我打开了全新的学习视角。老齐以其深厚的专业知识和丰富的实践经验，将数据分析的整个流程梳理得井井有条，并且用通俗易懂的语言进行讲解，让学习过程充满乐趣。本书的结构设计非常精巧，从Python基础的巩固，到NumPy和Pandas两大核心库的深入剖析，再到数据可视化和基础模型构建的实践，每一个章节都承接紧密，循序渐进。我尤其喜欢书中对NumPy数组操作的讲解，它不仅仅是列出函数，而是深入浅出地解释了向量化操作的原理及其带来的效率提升，这让我对数值计算有了更深的理解。Pandas库的讲解更是细致入微，从DataFrame的创建、数据筛选、分组、聚合，到数据合并、重塑，每一个常用操作都提供了清晰的代码示例和详实的解释，我从中学会了如何高效地对数据进行清洗、转换和整理。在数据可视化方面，本书也提供了非常实用的指导，我学会了如何利用matplotlib和seaborn绘制各种类型的图表，例如散点图、折线图、柱状图、热力图等，从而能够有效地探索数据、发现模式并清晰地传达分析结果。这本书对我来说，不仅仅是一本技术手册，更是一次思维的启发，它让我看到了数据分析的无限可能。
评分在我眼中，《跟老齐学Python：数据分析》这本书，更像是一次与数据对话的启蒙之旅。在此之前，我总觉得数据分析离我遥远，而这本书则以其亲切的语言和循序渐进的教学方式，让我感受到了前所未有的亲近感。老齐并没有上来就灌输复杂的理论，而是从Python最基础的语法和环境搭建入手，确保了即便是编程零基础的读者也能轻松上手。我特别喜欢书中对NumPy和Pandas库的讲解。NumPy的数组操作，特别是对向量化运算的深入解读，让我明白了高效处理数值型数据的奥秘。而Pandas的DataFrame，更是数据处理的利器，书中详细讲解了数据的读取、筛选、分组、聚合、合并等一系列核心操作，并通过大量实际案例，让我能够清晰地理解如何将这些工具应用到实际的数据分析场景中。在数据预处理方面，本书也提供了非常宝贵的经验，我学习了如何识别和处理数据中的缺失值、异常值、重复值，如何进行数据格式转换和特征工程，这些技能对于提升数据分析的准确性和效率至关重要。此外，本书在数据可视化方面也给予了我极大的启发，我学会了如何利用matplotlib和seaborn绘制各种类型的图表，例如散点图、折线图、柱状图、热力图等，从而能够更直观地理解数据，发现潜在的模式和规律。
评分当我决定系统地学习Python进行数据分析时，我曾面对过许多令人望而却步的书籍和教程。《跟老齐学Python：数据分析》这本书，成为了我最得力的助手。老齐的写作风格非常独特，他将枯燥的技术知识，用一种生动活泼的方式呈现出来，让我在学习过程中倍感轻松和愉悦。本书的逻辑性非常强，从Python基础语法到数据分析的核心工具，再到实际应用，一步步引导读者掌握各项技能。我尤其欣赏书中对于NumPy库的讲解，它不仅介绍了数组的基本操作，还深入探讨了向量化运算的优势，这对于提升数据处理效率至关重要。而Pandas库的讲解更是细致入微，从DataFrame的创建、数据读取、索引、筛选，到数据合并、分组、聚合、重塑，每一个重要的概念和操作都进行了详尽的解释，并且配有大量的实操代码示例，让我能够迅速掌握数据整理和转换的技巧。在数据预处理环节，本书提供了非常实用的指导，通过真实的数据集，我学习了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据格式转换，以及如何构建有效的特征，这些都是在实际数据分析项目中必不可少的基础。在数据可视化方面，本书也提供了非常丰富的技巧，我学会了如何利用matplotlib和seaborn创建出清晰、美观且信息丰富的图表，从而能够有效地洞察数据中的规律。
评分在探索数据分析的旅程中，我曾多次陷入知识的迷宫，却总也找不到一条清晰的路径。《跟老齐学Python：数据分析》这本书，宛如一盏明灯，照亮了我前行的道路。老齐的语言风格非常接地气，他用最简单明了的方式，将Python数据分析的复杂过程变得触手可及。我不是编程科班出身，但通过这本书，我发现学习Python数据分析并没有想象中那么困难。书中从Python的基础知识开始，循序渐进地引导读者进入数据分析的世界。我特别赞赏书中对NumPy和Pandas这两个核心库的讲解。NumPy的数组操作，尤其是向量化运算，让我在处理数值计算时效率倍增。而Pandas的DataFrame，更是数据处理的利器，书中对于数据读取、筛选、分组、合并、重塑等操作的讲解，不仅详尽而且实用，我从中学会了许多能够极大地提高数据处理效率的技巧。在数据预处理方面，本书也提供了非常宝贵的经验，通过实际案例，我学会了如何处理缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据转换和特征工程，这些都是真实数据分析中不可或缺的环节。此外，书中对数据可视化的讲解也十分精彩，我学会了如何利用matplotlib和seaborn绘制各种类型的图表，从而更直观地理解和展示数据。这本书不仅仅是知识的堆砌，更是经验的分享，它让我从一个懵懂的探索者，变成了一个能够自信地进行数据分析的实践者。
评分作为一名刚刚踏入数据科学领域的新手，我曾经对Python和数据分析感到既好奇又畏惧。无数的教程和书籍充斥着市场，但大多晦涩难懂，或者过于理论化，难以将知识转化为实际技能。在朋友的推荐下，我开始阅读《跟老齐学Python：数据分析》，没想到却给了我巨大的惊喜。这本书的语言风格非常亲切，就像是一位经验丰富的前辈在手把手地教你。老齐没有上来就讲什么高深的算法，而是从Python最基本的文件操作、变量、数据类型等讲起，确保了即便是没有任何编程基础的读者也能轻松入门。我尤其喜欢书中对NumPy和Pandas库的讲解，它们是数据分析的基石，而这本书将这两个库的核心功能和常用方法都讲得非常透彻。比如，在讲解NumPy的数组操作时，书中通过大量的实例演示了向量化操作的强大之处，以及如何利用切片、索引等功能高效地处理数据，这让我深刻体会到Python在数据处理方面的优势。而Pandas的DataFrame和Series，更是数据分析的核心工具，书中对其的讲解细致入微，从数据的读取、筛选、分组，到合并、重塑，每一步都配有清晰的代码示例和详细的解释，让我能够快速掌握数据整理和转换的技巧。更令我印象深刻的是，本书在讲解数据可视化时，并没有仅仅停留在matplotlib的基础功能介绍，而是深入探讨了seaborn等更高级的库，并结合实际数据，展示了如何创建出精美且富有信息量的数据图表，这对于理解数据、发现数据中的模式至关重要。这本书为我打开了数据分析的大门，让我能够自信地运用Python工具解决实际问题。
评分在接触《跟老齐学Python：数据分析》之前，我尝试过许多数据分析的学习资料，但总感觉难以系统化，也缺乏实战的指导。很多资料要么只讲理论，要么只给代码，很少有能将两者有机结合，并贯穿整个数据分析流程的。而这本书，恰恰弥补了这一遗憾。老齐的讲解方式非常注重逻辑性和条理性，从Python基础到数据分析的各个环节，都安排得恰到好处，让我能够清晰地认识到数据分析是如何一步步完成的。我特别喜欢书中对于数据预处理部分的讲解，这往往是数据分析中最耗时也最关键的一步。书中通过真实的案例，详细展示了如何处理各种污秽的数据，比如缺失值、异常值、重复值，以及如何进行数据格式的统一和转换。这些内容对于新手来说非常实用，能够帮助我们避免在实际工作中走弯路。而NumPy和Pandas库的讲解更是细致入微，我从中学到了很多高效的数据操作技巧，例如利用向量化操作来加速计算，利用DataFrame的各种方法进行数据筛选、聚合和转换。书中对于数据可视化的部分也给我留下了深刻的印象，作者不仅介绍了matplotlib的基础，还深入讲解了seaborn的强大功能，并演示了如何通过绘制各种类型的图表来探索数据、发现规律，这对于我理解数据背后的故事非常有帮助。总而言之，这本书为我提供了一个非常完整的学习路径，让我从一个对数据分析一无所知的新手，逐渐成长为一个能够独立进行数据分析的实践者。
评分想要在数据分析领域站稳脚跟，Python编程语言是必不可少的技能。然而，面对浩如烟海的Python资料，我曾经感到无从下手，直到我偶然发现了《跟老齐学Python：数据分析》这本书。这本书彻底改变了我对学习Python数据分析的看法。老齐的讲解风格非常独特，他善于将复杂的技术概念用通俗易懂的语言表达出来，并且紧密结合实际应用场景，让读者在学习过程中不感到枯燥乏味。本书的结构安排非常合理，从Python基础语法入门，到NumPy和Pandas的核心功能，再到数据可视化和简单的建模，层层递进，让学习过程顺畅而高效。我尤其喜欢书中在讲解NumPy数组操作时，强调了向量化运算的优势，这让我深刻理解了Python在处理大规模数据时的效率提升。而Pandas库的讲解更是细致入微，从DataFrame的构建、索引、筛选，到数据合并、分组、聚合，每一个常用的操作都进行了详细的演示和解释。更令人惊喜的是，书中还包含了数据清洗和预处理的实战技巧，这对于新手来说至关重要，能够帮助我们有效处理真实世界中遇到的各种脏乱差的数据。在数据可视化方面，本书也提供了丰富的指导，让我学会了如何利用matplotlib和seaborn绘制各种精美的图表，从而更好地理解和展示数据。这本书不仅仅是一本技术书籍，更是一位良师益友，它帮助我系统地掌握了Python数据分析的核心技能，并点燃了我对数据科学的热情。
评分在信息爆炸的时代，想要在浩瀚的知识海洋中找到一盏指引方向的明灯，实在不易。我曾经尝试过多种学习Python进行数据分析的途径，从零散的博客文章到晦涩难懂的学术论文，再到各种半途而废的在线课程，总是感觉抓不住核心，难以形成系统性的认知。直到我翻开了《跟老齐学Python：数据分析》，我才真正体验到了“柳暗花明又一村”的豁然开朗。这本书没有一开始就抛出复杂的理论和抽象的概念，而是从最基础的Python语法入手，循序渐进地引导读者建立起坚实的地基。作者老齐以其深厚的功底和丰富的实战经验，将枯燥的代码和数据逻辑，巧妙地转化为生动有趣的讲解。每一步操作都清晰明了，附带详实的解释，仿佛一位经验丰富的朋友在你耳边耐心指导。我尤其欣赏的是，书中对于数据分析流程的梳理，从数据获取、清洗、转换，到探索性数据分析、可视化，再到模型构建和评估，每一个环节都讲解得深入浅出，并且提供了大量的实际案例来佐证。例如，在讲解数据清洗时，书中并没有简单地罗列各种函数，而是通过一个真实的数据集，详细展示了如何处理缺失值、异常值，如何进行数据格式统一，以及如何进行特征工程，这些都是我在其他资料中难以获得的宝贵经验。这本书最大的特点在于，它不仅仅是告诉你“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么这么做”。老齐在讲解每一个概念和方法时，都会深入剖析其背后的原理和逻辑，这对于理解数据分析的本质至关重要。我记得在学习Pandas库时，书中对DataFrame和Series的讲解，让我彻底理解了它们在数据处理中的核心作用，以及如何高效地利用它们进行数据操作。从最初的生疏到现在的得心应手，这本书是我数据分析学习旅程中最忠实的伙伴，它点燃了我对数据分析的热情，也让我看到了将数据转化为有价值信息的美好前景。
评分在学习Python进行数据分析的过程中，我曾遇到过很多晦涩难懂的资料，但《跟老齐学Python：数据分析》这本书，彻底颠覆了我对学习的认知。老齐的写作风格非常独特，他用通俗易懂的语言，将复杂的技术概念讲解得深入浅出，并且紧密结合实际应用场景，让我在学习过程中感受到了前所未有的顺畅。本书的结构设计非常合理，从Python基础语法入门，到NumPy和Pandas等核心数据处理库的深入讲解，再到数据可视化和基础模型构建，层层递进，逻辑清晰。我尤其欣赏书中对NumPy数组操作的讲解，它不仅介绍了数组的基本操作，还深入探讨了向量化运算的优势，这对于提升数据处理效率至关重要。而Pandas库的讲解更是细致入微，从DataFrame的创建、数据读取、索引、筛选，到数据合并、分组、聚合、重塑，每一个重要的概念和操作都进行了详尽的解释，并且配有大量的实操代码示例，让我能够迅速掌握数据整理和转换的技巧。在数据预处理环节，本书提供了非常实用的指导，通过真实的数据集，我学习了如何处理缺失值、异常值、重复值，如何进行数据格式转换和特征工程，这些都是在实际数据分析项目中必不可少的基础。在数据可视化方面，本书也提供了非常丰富的技巧，我学会了如何利用matplotlib和seaborn创建出清晰、美观且信息丰富的图表，从而能够有效地洞察数据中的规律。
评分还行，适合小白，但深度不够
评分跟着《利用Python进行数据分析》写了一遍自己的书？连例子都一样，哈？这也可以出书？强烈不推荐，只要看前面那本书就可以了。废话还有点多。
评分还行，适合小白，但深度不够
评分还行，适合小白，但深度不够
评分还行，适合小白，但深度不够
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 book.quotespace.org All Rights Reserved. 小美书屋 版权所有