利用Python进行数据分析

书名：利用Python进行数据分析
作者：WesMcKinney
译者：唐学韬
ISBN：9787111436737
出版社：机械工业出版社
出版时间：2013-11-18
格式：epub/mobi/azw3/pdf
页数：464
豆瓣评分： 8.6

书籍简介：

【名人推荐】 “科学计算和数据分析社区已经等待这本书很多年了：大量具体的实践建议，以及大量综合应用方法。本书在未来几年里肯定会成为Python领域中技术计算的权威指南。” ——Fernando Pérez　加州大学伯克利分校 研究科学家， IPython的创始人之一 【内容简介】 还在苦苦寻觅用Python控制、处理、整理、分析结构化数据的完整课程？本书含有大量的实践案例，你将学会如何利用各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）高效地解决各式各样的数据分析问题。 由于作者Wes McKinney是pandas库的主要作者，所以本书也可以作为利用Python实现数据密集型应用的科学计算实践指南。本书适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。 •将IPython这个交互式Shell作为你的首要开发环境。 •学习NumPy（Numerical Python）的基础和高级知识。 •从pandas库的数据分析工具开始。 •利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑。 •利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果。 •利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作。 •处理各种各样的时间序列数据。 •通过详细的案例学习如何解决Web分析、社会科学、金融学以及经•济学等领域的问题。

作者简介：

Wes McKinney 资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。在创建Lambda Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。

书友短评：

@ 平凡的老鱼 匆匆翻完，与其说用python做数据分析，还不如说是pandas库作者对库整体内容的一个全面介绍，书很厚，价值密度较低，最高的部分是附录，可以用的时候查阅。 @ 飞林沙 Pandas使用说明书 @ olostin 2个月前第一次看 觉得进度很慢 ，复习了下python，又复习了statistics和数学，看了《集体智慧编程》和《统计思维》，再翻看这本书，一周就看完了，所有代码都敲了一遍。完完全全工具书。 @ 老白兔累又饿 字典式工具书，读过记不得，都得用的时候再翻。 @ Reed http://gitbub.com/pydata/pydata-book里的参考数据已经不可用了 @ 欢乐数据 非常棒的一本书，适合用Python进行高级数据分析和自动化！ @ Lyndos Tversky 还是太简单了，文末的tips倒是很有趣。 @ evanzh7 为了给别人介绍，突击翻了下这本书，python数据分析几大常用库包的介绍 @ 斜月三星 实用的工具书 @ (●°u°●)」 适合小白

目录
前言 1
第1章 准备工作 5
本书主要内容 5
为什么要使用Python进行数据分析 6
重要的Python库 7
安装和设置 10
社区和研讨会 16
使用本书 16
致谢 18
第2章 引言 20
来自bit.ly的1.usa.gov数据 21
MovieLens 1M数据集 29
1880—2010年间全美婴儿姓名 35
小结及展望 47
第3章 IPython：一种交互式计算和开发环境 48
IPython基础 49
内省 51
使用命令历史 60
与操作系统交互 63
软件开发工具 66
IPython HTML Notebook 75
利用IPython提高代码开发效率的几点提示 77
高级IPython功能 79
致谢 81
第4章 NumPy基础：数组和矢量计算 82
NumPy的ndarray：一种多维数组对象 83
通用函数：快速的元素级数组函数 98
利用数组进行数据处理 100
用于数组的文件输入输出 107
线性代数 109
随机数生成 111
范例：随机漫步 112
第5章 pandas入门 115
pandas的数据结构介绍 116
基本功能 126
汇总和计算描述统计 142
处理缺失数据 148
层次化索引 153
其他有关pandas的话题 158
第6章 数据加载、存储与文件格式 162
读写文本格式的数据 162
二进制数据格式 179
使用HTML和Web API 181
使用数据库 182
第7章 数据规整化：清理、转换、合并、重塑 186
合并数据集 186
重塑和轴向旋转 200
数据转换 204
字符串操作 217
示例：USDA食品数据库 224
第8章 绘图和可视化 231
matplotlib API入门 231
pandas中的绘图函数 244
绘制地图：图形化显示海地地震危机数据 254
Python图形化工具生态系统 260
第9章 数据聚合与分组运算 263
GroupBy技术 264
数据聚合 271
分组级运算和转换 276
透视表和交叉表 288
示例：2012联邦选举委员会数据库 291
第10章 时间序列 302
日期和时间数据类型及工具 303
时间序列基础 307
日期的范围、频率以及移动 311
时区处理 317
时期及其算术运算 322
重采样及频率转换 327
时间序列绘图 334
移动窗口函数 337
性能和内存使用方面的注意事项 342
第11章 金融和经济数据应用 344
数据规整化方面的话题 344
分组变换和分析 355
更多示例应用 361
第12章 NumPy高级应用 368
ndarray对象的内部机理 368
高级数组操作 370
广播 378
ufunc高级应用 383
结构化和记录式数组 386
更多有关排序的话题 388
NumPy的matrix类 393
高级数组输入输出 395
性能建议 397
附录A Python语言精要 401
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