Excel 2007函数.公式查询与应用宝典 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:张军翔

出品人:

页数:604

译者:

出版时间:2009-1

价格:43.00元

装帧:

isbn号码:9787111259732

丛书系列:

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《数据分析的艺术：使用Python与Pandas深度探索》 内容简介 在当今这个数据驱动的时代，无论是金融分析、科学研究，还是市场营销乃至日常运营，从海量数据中提取洞察力已成为核心竞争力。本书并非一本传统意义上的编程手册，而是一部聚焦于数据处理与分析实战的深度指南，它将带领读者跨越Excel的界限，进入Python这一强大、灵活且应用广泛的编程生态系统，特别是利用其核心的数据处理库——Pandas。 本书的构建理念是“理论结合实践，快速上手，深入理解”。我们假设读者具备基本的计算机操作能力，对数据概念有初步认识，但无需具备深厚的编程基础。我们将从零开始，系统地介绍如何利用Python和Pandas高效地组织、清洗、转换和可视化数据，最终实现复杂的数据建模与洞察提取。 第一部分：环境搭建与Python基础回顾 (构建分析基石) 本章将详细指导读者完成Python数据分析环境的部署，包括Anaconda发行版的安装，以及Jupyter Notebook/Lab的使用技巧，确保读者拥有一个稳定且高效的开发平台。随后，我们将对必要的Python基础知识进行快速回顾，重点放在列表（List）、字典（Dictionary）和集合（Set）在处理数据时的应用，以及函数（Function）和基本的面向对象编程（OOP）概念，为后续Pandas的学习打下坚实的语言基础。我们不会浪费时间在冗余的语法教学上，而是直接将这些基础知识与数据场景挂钩。 第二部分：Pandas核心——Series与DataFrame的精妙结构 (数据结构的魔术) Pandas是本书的灵魂所在。我们将用大量的篇幅来解析Pandas的两大核心数据结构：Series（一维带标签数组）和DataFrame（二维带标签表格结构）。 我们将深入探讨： 创建与导入： 如何从CSV、Excel（非2007版格式，侧重于现代标准）、JSON乃至SQL数据库中高效地导入数据到DataFrame中。 索引、选择与切片： 掌握`.loc`（基于标签）和`.iloc`（基于整数位置）的精确使用方法，理解布尔索引在筛选复杂条件下的威力。 数据清洗的艺术： 详细讲解如何处理缺失值（NaN），包括插值法（如线性插值、多项式插值）的选择与应用；如何识别和处理重复数据；以及数据类型转换的陷阱与最佳实践。 第三部分：数据转换与重塑 (塑造数据形态) 原始数据往往是“脏”且不适合直接分析的。本部分是本书的实战核心，聚焦于如何将数据转化为具有分析价值的结构。 数据的合并与连接： 详尽对比SQL风格的`merge()`（内连接、左连接、右连接、全连接）与Pandas的`concat()`函数，解决跨表关联分析的难题。 分组聚合的威力： 深入剖析`groupby()`操作，不仅限于简单的求和与计数，还将涵盖复杂的嵌套分组、`.agg()`方法的灵活应用，以及滚动窗口（Rolling）和指数加权窗口（Exponential Window）在时间序列分析中的应用。 重塑数据： 掌握`pivot`（数据透视）和`melt`（长宽表转换）工具，理解“宽表”和“长表”在不同分析场景下的优劣，实现数据结构的灵活切换。 文本数据处理： 充分利用Pandas的`.str`访问器，进行正则表达式匹配、字符串分割、清洗和提取，这是处理非结构化文本字段的关键技能。 第四部分：时间序列分析的进阶之道 (驾驭时间维度) 时间序列数据是金融、物联网和交通等领域的核心。本书将用专门的章节来处理这类数据的复杂性。 日期时间对象的精细控制： 如何利用`to_datetime()`进行高效解析，处理时区转换（UTC到本地时间）和时间间隔（Timedelta）的计算。 重采样（Resampling）： 掌握频率转换（如从分钟级聚合到日级别），理解上采样（Upsampling）与下采样（Downsampling）的含义与适用场景。 滞后与差分： 利用`.shift()`方法构建时间序列模型所需的滞后项，以及理解差分在平稳化处理中的作用。 第五部分：数据可视化与结果展示 (沟通的力量) 分析的最终目标是沟通洞察。我们不会停留在基础的柱状图和折线图，而是聚焦于如何使用Python的强大可视化库（Matplotlib与Seaborn的Pandas友好接口）来创建信息丰富、说服力强的图表。 Seaborn的统计美学： 利用Seaborn的高级接口快速生成分布图（如Violin Plot, Joint Plot）和关系图，直观展示变量间的关系。 定制化绘图： 学习如何通过Pandas的内置绘图函数，结合Matplotlib的底层控制，实现专业级的图表美化，包括图例、轴标签、注解和子图的精确布局。 交互式探索（可选）： 简要介绍Plotly或Bokeh等工具，用于创建可交互的Web端可视化报告。 第六部分：性能优化与集成 (面向生产环境) 对于处理大型数据集，效率至关重要。本章将探讨如何写出更“Pandas惯用”的代码，避免性能瓶颈。 向量化操作的优先性： 详细解释为何应避免使用Python的`for`循环遍历DataFrame行，转而使用Pandas内置的向量化函数。 Apply、Map与Vectorization的性能对比： 通过实际案例对比不同操作方法的执行速度，理解何时应使用`.apply()`，何时应使用`.map()`，以及如何利用NumPy ufuncs提升速度。 内存管理： 探讨如何通过选择更合适的数据类型（如使用`category`类型代替`object`，或选择更小的整数类型）来显著减少内存占用。 本书特色 本书的核心价值在于其丰富的、真实的、来自商业和科研领域的数据集案例。每一个新概念的引入都伴随着至少一个完整的工作流示例，读者可以跟着书中的代码，一步步完成从数据获取到最终报告的完整分析流程。我们强调“代码即文档”，所有代码均经过严格测试，力求让读者在掌握Pandas的强大功能后，能够自信地应对任何复杂的数据挑战，将数据分析能力从电子表格的二维限制中解放出来，迈向专业级的数据科学领域。

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