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出版者:

作者:菲尔·斯佩克特

出品人:

页数:167

译者:

出版时间:2011-7

价格:34.00元

装帧:

isbn号码:9787560538730

丛书系列:R语言应用系列

图书标签:

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数据分析
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具体描述

自创立以来，R已经成为统计计算和数据分析的一个优秀软件。该软件

的唾手可得以及范围广泛的程序包再加上随时提供支持的R社区，使R成为

几乎任何一种和统计相关的计算任务的一个极好选择。然而，很多用户，

特别是那些有其它程序语言经验的用户，并没有完全利用R的能力。由于R

的特性，在其它程序语言中有用的方法在R中可能效率并不高。菲尔·斯佩

克特的《R语言数据操作》展示了一系列将数据读入R并进行高效处理的方

法。

除了内置的函数，还包括了可以从CRAN(综合R档案网络)下载的大量现

成的程序包。展示的所有方法都利用了R的核心特性：对于通常的数据管理

任务所提供的向量化运算，高效的下标使用，R函数的正确使用。

最有经验的R用户发现，特别是在处理大型数据集时。将R和其它程序

结合使用可能会有帮助，尤其是数据库程序。因此，对于在R中使用数据库

，以及从电子表格和其它程序创建的数据集中提取数据的方法，这些都有

详细的论述。R中虽然有时会忽略字符操作，在这里却作了详细的论述。使

得那些传统地使用脚本语言解决的问题完全可以用R解决。对于那些有其它

程序语言经验的用户提供了有效使用程序结构——例如循环——的指南。

由于许多统计建模和图形函数需要数据框形式的数据，全书自始至终都提

供了将普通函数的输出结果转化为数据框的技术。

通过使用各种不同的例子(其数据来源于R或者是轻松可得的模拟数据

集)，《R语言数据操作》可推荐给任何想从运行简单的例子提高到可以对

实际的真实数据提供操作解决方案的R使用者。

深入理解 Python 在科学计算中的核心力量：面向高性能与数据科学实践的权威指南书名：Python 科学计算与高性能数据处理内容简介：在当今数据爆炸的时代，高效的数据处理能力已成为科研、工程和商业决策的核心驱动力。《Python 科学计算与高性能数据处理》正是为那些渴望驾驭 Python 这门通用语言，并将其潜力推向极限的专业人士、研究人员和资深开发者量身打造的深度技术手册。本书并非泛泛而谈 Python 基础语法，而是聚焦于如何利用 Python 强大的科学计算生态系统，实现复杂问题的建模、大规模数据的清洗、转换与分析，并最终将这些计算转化为高性能的生产级代码。全书结构严谨，层层递进，从基础的科学计算库的精妙设计入手，逐步深入到并行计算、内存优化乃至与底层 C/Fortran 语言的接口技术，确保读者不仅“会用”，更能“精通”并“优化”他们的代码。 --- 第一部分：科学计算基石与高效数据结构重塑 (Foundation & Efficient Structures) 本部分是构建高性能 Python 应用的基石。我们摒弃了对基础数据类型冗余的介绍，直接切入科学计算的核心工具集。第一章：NumPy——向量化思维的彻底革新本章深入剖析 NumPy 数组（`ndarray`）的内存布局、数据类型（`dtype`）的细微差别及其对计算效率的影响。重点讲解通用函数（ufunc）的工作原理，如何通过广播（Broadcasting）机制优雅地处理不同形状的数组操作，避免低效的循环。特别辟出章节探讨内存视图（Memory Views）和数据跨度（Strides），理解数组在内存中的真实形态，为后续的性能优化打下坚实基础。我们会演示如何利用内存打包（`np.packbits` / `np.unpackbits`）进行极端情况下的存储优化。第二章：Pandas 进阶：超越 Series 与 DataFrame 的日常使用 Pandas 是数据分析的利器，但其性能瓶颈往往出现在不恰当的使用方式上。本章将 Pandas 提升到性能优化的层面。我们将详细解析 Index 结构（特别是 MultiIndex）的底层实现，探讨 `loc` 和 `iloc` 访问的内部机制差异。核心内容将围绕“向量化操作优先”的原则展开：深度讲解 `apply`、`applymap` 的性能陷阱，并重点介绍使用 NumPy 函数、`np.vectorize` 或 Numba JIT 编译来替代低效的迭代操作。此外，对时间序列数据（`datetime64`）在内存中的存储和时区处理的复杂性进行详尽解析。第三章：内存管理与数据类型精调这是区分“脚本编写者”和“性能工程师”的关键章节。我们将探讨 Python 对象的内存占用模型，并展示如何利用 NumPy 的固定内存结构来大幅削减数据开销。内容涵盖：如何选择最节省空间的 NumPy `dtype`（如 `int8` 代替默认 `int64`）；如何使用结构化数组（Structured Arrays）来模拟 C 语言风格的记录，实现异构数据的高效存储；以及如何利用 Pandas 的 Categorical 类型来压缩重复的字符串数据，实现数量级的内存优化。 --- 第二部分：加速计算引擎：JIT 编译与并行化策略 (Acceleration Engines) 当纯粹的向量化操作仍无法满足实时性或大规模计算需求时，我们需要将计算提升到更高的执行效率层级。第四章：Numba：即时编译 (JIT) 驱动的性能飞跃本章全面介绍 Numba 库，它是将 Python 代码近乎原生速度执行的关键。我们将详细区分 `nopython` 模式和 object 模式的适用场景与性能差异。核心实践包括：使用 `@njit` 装饰器加速复杂的循环结构和递归函数；如何利用 `guvectorize` 创建自定义的通用函数；以及如何结合 NumPy 数组，实现对自定义算法的零开销抽象。通过实际案例对比，量化 JIT 编译对迭代密集型任务的加速效果。第五章：Cython：桥接 Python 与 C 的桥梁 Cython 提供了更深层次的性能控制。本章指导读者如何将现有的 Python 代码“静态编译”。内容覆盖：使用 C 数据类型声明（`cdef`）以消除 Python 对象的动态查找开销；如何高效地与外部 C/C++ 库进行交互；以及如何使用 `cimport` 来导入 C 头文件。我们将构建一个完整的示例，演示如何将一个耗时的 Pandas/NumPy 操作转换为编译后的扩展模块，实现接近 C 语言的速度。第六章：多核并行计算：从 `multiprocessing` 到 Dask 本章聚焦于如何利用多核处理器进行加速。我们将对比 `multiprocessing` 库在数据序列化（Pickling）上的开销，并侧重于更适合数据科学工作流的解决方案。重点介绍 Dask 框架，如何利用其 Task Graphs 和 Futures 机制来并行化处理大于内存的数据集。我们将展示如何使用 Dask DataFrames 和 Arrays，透明地扩展现有的 Pandas/NumPy 代码，实现集群或多核机器上的分布式计算。 --- 第三部分：高级I/O、数据库接口与跨语言互操作性 (Advanced I/O and Interoperability) 高性能的计算离不开高效的数据输入输出和与其他系统的集成。第七章：超越 CSV：高效的数据持久化策略 CSV 文件往往是性能的瓶颈。本章专注于现代、高效的二进制数据存储格式。深入探讨 Apache Parquet 和 ORC 格式的设计哲学（列式存储、编码、谓词下推），以及如何使用 `pyarrow` 或 Dask 来读写这些格式以优化 I/O 性能。同时，对 HDF5/Zarr 格式在处理大型科学数组和分块数据上的应用进行详细分析。第八章：数据库集成与 Pandas 交互优化本章关注如何高效地将数据从关系型数据库（如 PostgreSQL, MySQL）拉取到 Pandas 环境中进行分析。重点讨论 SQLAlchemy 引擎的配置，如何优化 SQL 查询以减少数据传输量，并利用 `read_sql` 函数的底层机制，避免不必要的内存拷贝。此外，会涉及 Arrow 格式在数据库驱动层面的应用，以实现零拷贝的数据传输。第九章：高性能数值计算的 C/Fortran 后端调用对于涉及密集型线性代数或有限元方法的场景，直接利用成熟的 Fortran 库是最佳选择。本章讲解如何使用 `f2py` 工具链将 Fortran/C 代码封装成可供 Python 调用的模块。我们将演示如何安全地在这些外部函数中传递 NumPy 数组的内存指针，确保计算的无缝衔接，从而最大限度地利用经过数十年优化的底层数学库（如 LAPACK/BLAS）。 --- 目标读者：需要处理 GB 级以上数据集的数据科学家和分析师。寻求将原型代码转化为生产级、高性能计算模块的软件工程师。应用数学、物理、生物信息学等领域中，对计算效率有严格要求的科研人员。本书假定读者已具备扎实的 Python 语言基础和数据操作经验，旨在将读者的技能从“使用库”提升到“理解并优化库的底层行为”的境界。通过本书的学习，读者将能够自信地设计出既具有高可读性，又兼具卓越执行效率的科学计算解决方案。