Reguläe Ausdrücke - kurz & gut pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:O'Reilly Vlg. GmbH & Co.

作者:Tony Stubblebine

出品人:

页数:131

译者:

出版时间:2007

价格:0

装帧:Perfect Paperback

isbn号码:9783897215351

丛书系列:

图书标签:

• 正则表达式
• Reguläre Ausdrücke
• 文本处理
• 编程
• 计算机科学
• 数据分析
• 模式匹配
• 字符串处理
• 开发工具
• 教程
• 德语书籍

《精巧代码：Python 数据处理与分析实战》 在这本内容详实的书中，我们将踏上一段利用 Python 语言进行高效数据处理与分析的旅程。本书并非泛泛而谈，而是聚焦于那些能够切实提升您工作效率、解决实际问题的核心技巧与策略。无论您是初涉数据领域的新手，还是希望精进技能的资深从业者，都能从中汲取宝贵的养分。 深入浅出，循序渐进： 本书的结构设计旨在帮助读者建立坚实的基础，并逐步掌握更高级的应用。我们从 Python 的基础数据结构入手，回顾并强化您对列表、元组、字典和集合的理解，并着重讲解它们在数据处理中的灵活运用。随后，我们将深入介绍 Pandas 库，这一 Python 数据分析的基石。您将学会如何使用 DataFrame 和 Series 来高效地加载、清洗、转换和操作结构化数据，包括处理缺失值、重复项、数据类型转换以及各种索引和选择技巧。 聚焦实战，案例驱动： 理论与实践相结合是本书的核心理念。我们精心挑选了多个来自不同领域的真实数据集，贯穿全书。这些案例涵盖了从金融市场数据分析、用户行为追踪到科学实验数据可视化等多个场景。您将亲手实践如何运用 Pandas 读取 CSV、Excel、JSON 等多种格式的数据，如何运用强大的数据聚合（groupby）、合并（merge/join）和重塑（pivot/melt）功能来提取有价值的信息。 数据清洗与预处理： 在数据分析的整个流程中，数据清洗与预处理往往占据了大量的时间。本书将系统地讲解如何识别和处理数据中的噪声、异常值和不一致性。您将学习如何使用正则表达式（请注意，此处仅为提及，不包含 `Reguläe Ausdrücke - kurz & gut` 的具体内容）进行灵活的文本数据提取和格式化，如何运用 Pandas 的字符串处理方法进行高效的文本清洗，以及如何进行日期和时间数据的标准化处理。掌握这些技巧，将极大地提高您处理脏乱数据的能力，为后续的分析奠定坚实基础。 数据可视化： 数据分析的最终目的是将洞察转化为可理解的信息。本书将重点介绍 Matplotlib 和 Seaborn 这两个强大的 Python 可视化库。您将学会创建各种统计图表，如散点图、折线图、柱状图、箱线图、热力图等，并掌握如何调整图表的美观度和信息传达的有效性。我们还将探讨如何根据不同的分析目的选择最合适的图表类型，并实现交互式可视化，让您的数据故事更加生动。 探索性数据分析（EDA）： 探索性数据分析是理解数据、发现模式和提出假设的关键步骤。本书将引导您掌握一系列 EDA 技术。您将学习如何计算描述性统计量，分析数据分布，识别变量之间的相关性，并利用可视化手段揭示隐藏的趋势和洞察。我们将通过实际案例演示如何系统地进行 EDA，从而为建模和预测打下坚实基础。 数据转换与特征工程： 在进行机器学习建模之前，对原始数据进行恰当的转换和特征工程至关重要。本书将介绍如何进行特征缩放（如标准化和归一化）、类别特征编码（如独热编码）、创建交互特征以及处理时间序列数据中的特征提取。这些技术将显著提升您的模型的性能和泛化能力。 案例进阶： 随着您对 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 的熟练掌握，我们将进一步深入到更复杂的分析场景。您将学习如何处理时间序列数据，包括滚动窗口分析、时间重采样等；如何进行文本数据分析，包括词频统计、情感分析基础等；以及如何结合多种技术来解决更具挑战性的数据分析问题。 性能优化与最佳实践： 在处理大规模数据集时，代码的效率至关重要。本书将分享一些关于优化 Pandas 操作的技巧，例如向量化操作、利用 `apply` 函数的注意事项以及内存管理策略。同时，我们还将强调代码的可读性、可维护性以及单元测试的重要性，帮助您养成良好的编程习惯。 本书将带您： 熟练运用 Pandas 进行数据加载、清洗、转换和分析。 掌握 Matplotlib 和 Seaborn 进行多样化、信息丰富的数据可视化。 学习系统性的探索性数据分析（EDA）方法。 了解并实践数据预处理与特征工程的关键技术。 通过真实的案例驱动，提升实际解决问题的能力。 构建坚实的数据处理与分析技术栈，为更高级的学习和应用打下基础。 无论您是希望从数据中发掘商业洞察，还是进行科学研究，抑或是构建数据驱动的应用，《精巧代码：Python 数据处理与分析实战》都将是您不可或缺的指南。让我们一起用 Python 开启您的数据之旅，化繁为简，洞察先机。

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