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出版者:中国水利水电出版社

作者:龙洋 史波 等

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2001-1

价格:39.00元

装帧:

isbn号码:9787508405247

丛书系列:

图书标签:

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深入探索数据科学的基石：Python 编程与数据可视化实战 本书面向希望掌握现代数据分析核心技能的初学者、转行者以及希望拓宽技术栈的专业人士。 在当今以数据驱动决策的时代，数据科学已成为连接技术、商业和科学研究的关键桥梁。本书《深入探索数据科学的基石：Python 编程与数据可视化实战》并非聚焦于特定领域或高级算法，而是致力于为读者打下坚实而全面的基础，使他们能够熟练运用当前业界最主流的工具集——Python 及其强大的数据科学生态系统——来处理、分析和呈现数据。 第一部分：Python 编程基础——为数据科学奠定坚实根基 (约 400 字) 本书的第一部分将引导读者全面掌握 Python 语言的核心概念，这些概念是后续所有数据操作的基石。我们不会停留在枯燥的理论讲解上，而是将每一个语法点与数据处理场景紧密结合。 首先，我们将详细阐述 Python 的数据结构，包括列表 (List)、元组 (Tuple)、集合 (Set) 和字典 (Dictionary)。通过大量的实战案例，读者将学会如何高效地组织、检索和修改不同类型的数据集，例如，如何使用列表推导式快速清洗一组不规则的文本数据，或如何利用字典存储具有明确键值对的配置文件信息。 接着，我们将深入讲解控制流语句——`if/elif/else` 和循环 (`for`, `while`)。在数据处理中，流程控制至关重要。我们会演示如何构建健壮的脚本来批量处理文件、迭代处理数据库记录，并实现复杂的条件逻辑来筛选出符合特定业务规则的数据点。 函数是提高代码复用性和模块化的关键。本部分将详尽介绍函数的定义、参数传递（包括默认参数和可变参数）、作用域规则以及 lambda 表达式在快速操作中的应用。我们将构建一系列小型函数库，用于执行常见的数据清洗任务，如去除缺失值或标准化字符串格式。 最后，我们将触及 Python 的面向对象编程 (OOP) 基础概念。虽然数据科学领域侧重于函数式操作，但理解类、对象、继承和封装有助于读者更好地使用如 Pandas 这样的复杂库，因为这些库的内部结构往往是基于 OOP 原理构建的。我们会通过构建一个简单的“数据记录器”类来实践这些概念。 第二部分：数据处理的瑞士军刀——Pandas 深度解析 (约 550 字) 如果说 Python 是数据科学的骨架，那么 Pandas 库无疑是其血肉。本书将用大量的篇幅（超过三分之一的内容）来剖析 Pandas 的核心数据结构——`Series` 和 `DataFrame`，并展示它们如何颠覆传统的数据处理方式。 我们将从零开始构建和操作 `DataFrame`。重点讲解如何高效地从各种来源导入数据，包括 CSV、Excel 文件、SQL 数据库连接以及 JSON 格式。导入后的第一步是数据探索，我们将详细介绍 `head()`, `info()`, `describe()` 等方法，帮助读者快速洞察数据集的概况、数据类型和统计特性。 数据清洗是数据分析中最耗时的环节，也是本书着力强化的部分。我们将系统讲解缺失值 (NaN) 的处理策略，包括插补（均值、中位数、众数或特定值填充）和删除策略的选择依据。同时，针对重复值、异常值（Outliers）的识别与处理，我们将结合箱线图和 Z-Score 等统计方法进行直观演示。 数据转换与重塑是 Pandas 的核心能力。我们将深入探讨索引（Indexing）和选择（Selection）机制，包括使用 `.loc` 和 `.iloc` 进行精确的数据提取。接下来，我们将重点介绍数据聚合与分组操作（`groupby()`），展示如何像使用 SQL 一样，对数据进行复杂的汇总统计，例如计算不同产品类别的平均销售额和总利润。 此外，数据合并与连接操作（`merge` 和 `concat`）是处理多源数据的关键技能。我们会详细区分内连接 (Inner Join)、左连接 (Left Join) 等不同连接类型的应用场景，确保读者能够正确地将分散的信息整合起来。最后，本书还将介绍时间序列数据的处理技巧，包括日期时间对象的转换、重采样和时间窗口计算，为后续的时间序列分析做好铺垫。 第三部分：数据可视化的艺术与科学——Matplotlib 与 Seaborn 实战 (约 550 字) 数据分析的最终目标往往是将复杂的洞察转化为直观的结论，而数据可视化正是实现这一目标的最有力工具。本书聚焦于 Python 最强大的两个可视化库：Matplotlib（基础绘图引擎）和 Seaborn（基于 Matplotlib 的高级统计图形库）。 首先，我们从 Matplotlib 的基本结构入手，讲解 Figure、Axes 对象的关系，并教授读者如何精确控制图表的每一个元素——标题、轴标签、刻度、图例和注解。通过实际操作，读者将掌握绘制基础图表的方法，如折线图、散点图和柱状图。 随后，本书将引入 Seaborn，利用其更简洁的接口和更美观的默认样式，快速生成高质量的统计图表。我们将系统地展示如何利用 Seaborn 来揭示数据背后的分布和关系： 1. 分布可视化： 使用直方图（Histograms）、核密度估计图（KDE Plots）和箱线图（Box Plots）来理解单个变量的分布情况。 2. 关系可视化： 运用散点图矩阵（Pair Plots）、小提琴图（Violin Plots）和联合分布图（Joint Plots）来探索两个或多个变量之间的相关性和依赖性。 3. 分类数据分析： 掌握使用条形图（Bar Plots）和分类散点图来比较不同类别间的数值差异。 除了标准图表，本书还将深入讲解高级定制化技巧。例如，如何使用子图（Subplots）将多个图表并排展示；如何使用颜色映射（Colormaps）和数据映射（Hue, Size, Style）来增加图形的信息密度；以及如何将最终的图表保存为高分辨率的矢量图格式，以便用于学术论文或商业报告。 总结与展望 (约 100 字) 通过对 Python 基础、Pandas 数据处理和 Matplotlib/Seaborn 可视化的系统学习，本书旨在培养读者独立完成小型到中型数据分析项目的能力。学员将不仅学会“如何操作”，更会理解“为何如此操作”，从而为未来深入学习机器学习算法、大数据处理框架或进行更复杂的统计建模打下不可动摇的实践基础。本书的最终目标是让读者自信地将数据转化为可执行的商业洞察。

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