Python数据分析实战 pdf下载

基本信息

• 商品名称：Python数据分析实战/图灵程序设计丛书
• 作者：(意)内利|译者:杜春晓
• 定价：59
• 出版社：人民邮电
• 书号：9787115432209

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2016-08-01
• 印刷时间：2016-08-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：290
• 字数：443千字

内容提要

Python简单易学，拥有丰富的库，并且具有极强 的包容性。由内利著的《Python数据分析实战/图灵 程序设计丛书》展示了如何利用Python语言的强大功 能’以 小的编程代价进行数据的提取、处理和分析 ，主要内容包括：数据分析和Python的基本介绍， NumPy库，pandas库，如何使用pandas读写和提取数 据，用matplotlib库和scikit—learn库分別实现数 据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获 得信息、D3库嵌入和手写体数字的识别。
     本书适合数据分析师等所有需要进行数据采集分 析的工作人员。
    

作者简介

Fabio Nelli IRBM科学园IT科学应用专家，曾为IBM、EDS等企业提供咨询。目前正在开发Java应用，对接科学仪器和Oracle数据库，生成数据和Web服务器应用，为研究人员提供实时分析结果。他还是Meccanismo Complesso社区（.meccanismoplesso.org）的项目协调人。译者简介杜春晓 英语语言文学学士，软件工程硕士。其他译著有《电子达人——我的本Raspberry Pi入门手册》和《Python数据挖掘入门与实践》。

目录

第1章 数据分析简介
1.1 数据分析
1.2 数据分析师的知识范畴
1.2.1 计算机科学
1.2.2 数学和统计学
1.2.3 机器学习和人工智能
1.2.4 数据来源领域
1.3 理解数据的性质
1.3.1 数据到信息的转变
1.3.2 信息到知识的转变
1.3.3 数据的类型
1.4 数据分析过程
1.4.1 问题定义
1.4.2 数据抽取
1.4.3 数据准备
1.4.4 数据探索和可视化
1.4.5 预测模型
1.4.6 模型评估
1.4.7 部署
1.5 定量和定性数据分析
1.6 开放数据
1.7 Python和数据分析
1.8 结论
第2章 Python世界简介
2.1 Python——编程语言
2.2 Python——解释器
2.2.1 Cython
2.2.2 Jython
2.2.3 PyPy
2.3 Python 2和Python 3
2.4 安装Python
2.5 Python发行版
2.5.1 Anaconda
2.5.2 Enthought Canopy
2.5.3 Python(x,y)
2.6 使用Python
2.6.1 Python shell
2.6.2 运行完整的Python程序
2.6.3 使用IDE编写代码
2.6.4 跟Python交互
2.7 编写Python代码
2.7.1 数学运算
2.7.2 导入新的库和函数
2.7.3 函数式编程
2.7.4 缩进
2.8 IPython
2.8.1 IPython shell
2.8.2 IPython Qt-Console
2.9 PyPI仓库——Python包索引
2.10 多种Python IDE
2.10.1 IDLE
2.10.2 Spyder
2.10.3 Eclipse（pyDev）
2.10.4 Sublime
2.10.5 Liclipse
2.10.6 NinjaIDE
2.10.7 Komodo IDE
2.11 SciPy
2.11.1 NumPy
2.11.2 pandas
2.11.3 matplotlib
2.12 小结
第3章 NumPy库
3.1 NumPy简史
3.2 NumPy安装
3.3 ndarray：NumPy库的心脏
3.3.1 创建数组
3.3.2 数据类型
3.3.3 dtype选项
3.3.4 自带的数组创建方法
3.4 基本操作
3.4.1 算术运算符
3.4.2 矩阵积
3.4.3 自增和自减运算符
3.4.4 通用函数
3.4.5 聚合函数
3.5 索引机制、切片和迭代方法
3.5.1 索引机制
3.5.2 切片操作
3.5.3 数组迭代
3.6 条件和布尔数组
3.7 形状变换
3.8 数组操作
3.8.1 连接数组
3.8.2 数组切分
3.9 常用概念
3.9.1 对象的副本或视图
3.9.2 向量化
3.9.3 广播机制
3.10 结构化数组
3.11 数组数据文件的读写
3.11.1 二进制文件的读写
3.11.2 读取文件中的列表形式数据
3.12 小结
第4章 pandas库简介
4.1 pandas：Python数据分析库
4.2 安装
4.2.1 用Anaconda安装
4.2.2 用PyPI安装
4.2.3 在Linux系统的安装方法
4.2.4 用源代码安装
4.2.5 Windows模块仓库
4.3 测试pandas是否安装成功
4.4 开始pandas之旅
4.5 pandas数据结构简介
4.5.1 Series对象
4.5.2 DataFrame对象
4.5.3 Index对象
4.6 索引对象的其他功能
4.6.1 换索引
4.6.2 删除
4.6.3 算术和数据对齐
4.7 数据结构之间的运算
4.7.1 灵活的算术运算方法
4.7.2 DataFrame和Series对象之间的运算
4.8 函数应用和映射
4.8.1 操作元素的函数
4.8.2 按行或列执行操作的函数
4.8.3 统计函数
4.9 排序和排位次
4.10 相关性和协方差
4.11 NaN数据
4.11.1 为元素赋NaN值
4.11.2 过滤
4.11.3 为NaN元素填充其他值
4.12 等级索引和分级
4.12.1 重新调整顺序和为层级排序
4.12.2 按层级统计数据
4.13 小结
第5章 pandas：数据读写
第6章 深入pandas：数据处理
第7章 用matplotlib实现数据可视化
第8章 用scikit-learn库实现机器学习
第9章 数据分析实例——气象数据
0章 IPython Notebook内嵌库
1章 识别手写体数字
附录A 用LaTeX编写数学表达式
附录B 开放数据源