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页数:763

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出版时间:2008-10

价格:49.00元

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isbn号码:9787121070655

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深入解析现代数据处理：Python与Pandas实战指南 书籍名称：Python与Pandas实战指南 图书简介： 在当今信息爆炸的时代，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。然而，原始数据往往是杂乱无章、格式不一的。如何高效地清洗、转换、分析和可视化这些海量数据，是每一位数据分析师、科学家乃至商业决策者必须掌握的核心技能。《Python与Pandas实战指南》正是为了满足这一迫切需求而精心编写的权威指南。本书聚焦于数据处理领域的“瑞士军刀”——Python编程语言及其核心数据分析库Pandas，旨在帮助读者从零基础快速迈向专业级数据处理专家的行列。 本书的结构设计遵循“理论为基，实践为本”的原则，确保读者不仅理解Pandas背后的设计哲学，更能熟练运用其强大的功能应对复杂的真实世界数据挑战。我们摒视那些晦涩难懂的理论堆砌，力求以清晰、直观的语言和大量的实战案例，引导读者步步为营，掌握数据处理的全流程。 第一部分：Python基础与环境搭建——数据处理的坚实地基 在深入Pandas之前，本书首先为读者打下坚实的Python编程基础。我们认识到，尽管Pandas功能强大，但其底层逻辑完全依赖于Python的特性。因此，我们精选了数据科学中最常使用的Python语法点，包括变量、数据结构（列表、元组、字典、集合）、流程控制（循环、条件判断）以及函数的定义与使用。我们特别强调了Pythonic的代码风格，培养读者写出简洁、高效、易于维护的代码习惯。 环境搭建部分详尽介绍了Anaconda发行版的安装与配置，这是数据科学领域的标准环境。我们演示了如何使用Conda管理不同的Python环境，如何安装和更新Pandas、NumPy、Matplotlib等关键库，确保读者的工作环境始终保持最新且稳定。 第二部分：Pandas核心结构深度剖析——理解数据存储的精髓 Pandas的核心在于其两大支柱结构：Series和DataFrame。本书用大量的图示和代码示例，详细解析了这两种结构的工作原理、内存布局以及它们如何优雅地封装和管理异构数据。 对于Series，我们不仅讲解了索引（Index）的概念，更深入探讨了如何使用标签、位置或布尔条件进行高效的数据选择和切片。DataFrame的讲解则更为细致，它被描绘成一个带标签的二维表。读者将学习如何创建、读取（CSV、Excel、SQL数据库）和写入各种格式的数据。我们花费大量篇幅讲解了DataFrame的轴（`axis=0`行和`axis=1`列）的概念，这是进行高效分组和重塑操作的关键。 第三部分：数据清洗与预处理——迈向高质量数据的关键步骤 真实世界的数据充斥着缺失值、错误值、重复项和不一致的格式。数据清洗是数据分析中最耗时的环节，也是本书的重点攻坚领域。 缺失值处理（NaN/None）： 我们系统地介绍了识别缺失值的方法（`isnull()`, `notnull()`），并对比了不同的填充策略（均值、中位数、众数、前后向填充`ffill`/`bfill`）以及删除策略（`dropna()`），并讨论了在不同业务场景下选择最佳策略的考量。 数据类型转换与一致性： 讲解了如何使用`astype()`进行数据类型强制转换，特别是日期时间类型（`to_datetime`）的处理，这对于时间序列分析至关重要。此外，我们还涵盖了字符串数据的标准化处理，如大小写统一、去除首尾空格、正则表达式的应用（`str`访问器）。 数据重塑与合并： 掌握`merge`、`join`和`concat`是处理来自不同数据源信息的关键。本书通过清晰的SQL连接类型（内连接、左连接、右连接、外连接）比喻，让读者彻底理解如何将多个DataFrame正确地组合在一起。同时，我们深入探讨了`pivot`（透视）、`melt`（反透视）和`stack`/`unstack`等工具，实现数据的灵活重构。 第四部分：分组聚合与数据探索——从数据中提取洞察 Pandas的`groupby()`方法被誉为“数据分析的利器”。本书将`groupby`操作分解为三个步骤：Splitting（拆分）、Applying（应用）和Combining（合并）。我们展示了如何对分组后的数据应用多种聚合函数（`sum`, `mean`, `count`, `min`, `max`），以及如何使用`agg()`方法同时应用多个函数，并自定义输出列名。 此外，我们还涵盖了更高级的分组操作，如多级分组、转换操作（`transform`）——它在保持原数据结构不变的同时计算分组统计量，以及过滤操作（`filter`）——根据分组的汇总结果筛选原始行。 第五部分：时间序列分析——驾驭时间维度数据 时间序列数据在金融、物联网和运营分析中无处不在。本书针对Pandas强大的时间序列处理能力进行了专题讲解。读者将学会如何将数据框的索引设置为时间戳，如何进行频率重采样（如将日数据聚合为月数据），以及如何利用时间窗口函数（滚动窗口、扩展窗口）计算移动平均、波动率等统计指标，为预测和趋势分析打下坚实基础。 第六部分：性能优化与高级技巧 对于处理百万级甚至千万级数据的用户，性能优化是绕不开的话题。本书分享了多条实战优化的经验： 1. 向量化操作优先： 强调避免使用低效的Python循环（如`iterrows()`），转而使用Pandas内置的向量化操作。 2. 选择正确的Dtype： 讲解如何使用更节省内存的数值类型（如`int8`替代默认的`int64`）。 3. 使用`.apply()`的注意事项： 在必要时，如何通过`raw=True`参数优化`.apply()`的性能。 4. 矢量化字符串操作： 利用`str`访问器带来的C级别速度提升。 本书特色总结： 完全聚焦于数据处理流程： 每一章节都紧密围绕数据分析的实际工作流展开。 案例驱动教学： 包含超过百个可直接运行的代码示例，涵盖金融、电商、日志分析等多个领域。 代码的“可读性”与“效率”并重： 不仅教你如何得到结果，更教你如何写出专业、高效的代码。 《Python与Pandas实战指南》是献给所有希望在数据洪流中游刃有余的专业人士的必备工具书。掌握本书内容，您将能以惊人的速度和精度，将原始数据转化为驱动商业价值的深度洞察。

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