Python資料分析 第二版 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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圖書標籤:

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• 第二版

用PANDAS、NUMPY和IPYTHON做資料分析

　　『本書已是Python資料生態圈的經典之作。這個新版本更新瞭從Python 3.6到最新版pandas功能，這些關鍵領域的更新更增加本書價值。透過說明為何使用Python資料工具的原因和用法，協助讀者以全新及富創意的方法，學會如何有效率的使用它們。書中的概念對任何資料密集計算的現代函式庫都很重要。』

　　—Fernando Pérez
　　Statistics, UC Berkeley統計學助理教授
　　IPython以及Jupyter專案創立人

　　內含操作、處理、清理和處理資料集閤的完整Python指引。本書第二版已更新至Python3.6版，新增收錄許多實用學習範例，讓你看到如何有效率解決資料分析問題。在過程中你會學到最新版本pandas、NumPy和IPython及Jupyter。

　　本書由Python pandas專案創立人Wes McKinny所著，是一本實用又現代的資料科學Python工具書，對於剛接觸Python的分析人員，或是新接觸資料科學和科學計算的Python工程師而言，本書是理想的選擇。相關資料檔案和材料均能在GitHub上取得。

　　‧使用IPython shell和Jupyter Notebook進行探索性計算
　　‧學習NumPy(Numberical Python)基礎與進階功能
　　‧開始使用pandas函式庫中的資料分析工具
　　‧使用有彈性的工具進行載入、清理、轉換、閤併與重新塑造資料
　　‧應用pandas的groupby功能，對資料集進行切片、切塊和匯整
　　‧分析和操作規律與無規律的時間序列資料
　　‧利用全麵、詳細的範例學習如何解決真實世界的資料分析問題

好的，這是一本關於數據分析領域的圖書簡介，聚焦於該領域的前沿技術與實踐，與您提到的“Python資料分析 第二版”不包含的內容形成鮮明對比： --- 《海量數據時代的深度洞察：R語言與統計建模前沿實踐》 內容提要 在數據爆炸的今天，如何從海量、復雜的異構數據中提取齣具有指導意義的真知灼見，已成為衡量企業和研究機構競爭力的核心指標。本書並非一本基礎編程指南，而是一本麵嚮中高級數據科學從業者、統計學傢以及渴望掌握尖端分析工具的研究人員的深度實踐手冊。 本書的核心在於係統性地、深入地探討 R 語言生態係統在處理高維數據、復雜時間序列分析、空間統計以及因果推斷等高級課題中的應用。我們摒棄對基礎語法和標準庫的冗餘介紹，直接聚焦於最前沿的統計方法論與高效的編程範式，確保讀者能夠將理論知識迅速轉化為解決實際業務難題的能力。 第一部分：R語言生態的深度挖掘與性能優化 本部分旨在將讀者的R語言能力提升至專業級彆，重點關注如何駕馭大規模數據集和優化計算流程。 1. 高效內存管理與並行計算： 我們將深入剖析R語言在處理“超齣內存”（Out-of-Memory）數據集時的策略，包括使用 `data.table` 包進行內存高效的數據操作，對比其與標準 `dplyr` 工作流在速度和內存占用上的差異。同時，詳細講解如何利用 `foreach`, `doParallel` 及 Tidyverse 的並行化工具（如 `furrr`）在多核CPU和集群環境中加速計算密集型任務，例如濛特卡洛模擬或大規模模型擬閤。 2. 交互式報告與動態可視化： 超越靜態圖錶，本章側重於構建動態、可交互的數據産品。我們將詳細介紹 `Shiny` 框架的高級定製技巧，包括自定義服務端邏輯、優化反應式錶達式 (Reactive Expressions) 的性能瓶頸，以及集成 `RMarkdown` 和 `Quarto` 搭建可重現的、具備 Web 嵌入能力的分析報告。重點探討如何利用 `plotly` 和 `leaflet` 庫實現復雜的多層級交互式可視化。 3. 軟件工程與代碼質量： 我們將探討數據分析項目中的軟件工程實踐，包括如何使用 `devtools` 和 `roxygen2` 構建小型、可測試的R包來封裝通用分析函數。同時，介紹利用 `testthat` 進行單元測試的重要性，以及如何通過版本控製（Git/GitHub）確保分析流程的透明性和可重復性。 第二部分：超越傳統迴歸的現代統計建模 本部分聚焦於處理非綫性、高維和結構化數據所必需的高級統計模型，這是許多傳統數據分析工具難以有效覆蓋的領域。 4. 廣義加性模型（GAMs）與可解釋性： 重點講解 `mgcv` 包，如何利用平滑函數（Splines）捕捉數據中復雜的非綫性關係，同時保持模型的可解釋性。我們將深入探討如何通過檢查平滑函數的形狀、計算後驗偏差（Confidence Bands）來理解變量對響應變量的真實影響機製，並應用於時間序列趨勢分解。 5. 高維特徵選擇與正則化方法： 在麵對成百上韆個預測變量時，如何有效地進行特徵篩選和模型收縮至關重要。本書詳細對比瞭 Elastic Net (彈性網絡)、Lasso 和 Ridge 迴歸的原理和實際應用場景。更進一步，我們將介紹 Stochastic Search Variable Selection (SSVS) 等貝葉斯方法在復雜模型中進行變量不確定性量化方麵的應用。 6. 結構方程模型（SEM）與路徑分析： 本章專門為需要檢驗復雜假設結構的研究人員設計。我們將運用 `lavaan` 包，係統性地構建和評估潛在變量模型、測量模型和結構模型。重點在於解析模型擬閤優度指標（如 CFI, TLI, RMSEA）的統計學意義，並教授如何通過多群組分析 (Multi-Group Analysis) 來檢驗模型在不同子群體間的差異性。 第三部分：前沿應用領域：時空數據與因果推斷 本部分將視角轉嚮對時間和空間依賴性、以及試圖建立“因果”聯係的分析需求。 7. 復雜時間序列的深度分解與預測： 我們不再滿足於簡單的 ARIMA 模型。本章深入探討 狀態空間模型 (State Space Models)，特彆是利用 `dlm` 包實現的動態綫性模型，以處理具有隨時間變化的參數。同時，介紹 Prophet（Facebook開源）模型在處理季節性、節假日效應以及缺失數據時的強大能力，並討論如何將深度學習組件（如 LSTM）集成到R的環境中進行混閤預測。 8. 空間計量經濟學與地理加權迴歸（GWR）： 對於具有地理屬性的數據，傳統的最小二乘法會因為空間自相關性而失效。本書詳述瞭 空間滯後模型 (SAR) 和 空間誤差模型 (SEM) 的構建與估計，重點講解 Moran's I 檢驗和空間權重矩陣的構建。核心內容在於 地理加權迴歸 (GWR)，展示如何構建局部化的迴歸模型，揭示關係在地理空間上的異質性。 9. 計量經濟學中的因果推斷框架： 這是本書最具挑戰性也最具價值的部分。我們區分瞭相關性與因果性，並專注於在非實驗性數據中估計平均處理效應（ATE）。詳細介紹 傾嚮得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM)、雙重穩健估計 (Doubly Robust Estimation)，以及在麵闆數據背景下的 雙重差分法 (Difference-in-Differences, DiD) 的高級應用，確保讀者能夠構建具有說服力的因果論證。 --- 本書麵嚮讀者畫像： 資深數據分析師/科學傢： 尋求從“描述性分析”邁嚮“預測性/規範性分析”的高級技術棧。 統計學/計量經濟學研究人員： 希望利用R語言強大的統計包生態，高效實現復雜的統計實驗和模型構建。 數據産品經理/技術主管： 需要理解和評估團隊當前分析工作流的性能瓶頸，並引入更具統計嚴謹性的方法。 本書假設讀者已經掌握瞭基礎的統計學概念和至少一種編程語言（如Python或R的基礎語法），我們將直接從方法論的深度和工程實現的效率角度切入，旨在為讀者提供一個堅實的、麵嚮未來的數據洞察工具箱。

作者簡介

Wes McKinney

　　Wes McKinney 是pandas的創立者，pandas是熱門的資料分析開源Python函式庫。他是Python資料科學社群和Apache軟體基金會裏，一名活躍的公共演講者以及開源Python與C++開發人員，目前於紐約擔任軟體架構師。

第一章 寫在前麵
第二章 Python基礎、IPython 和Jupyter notebook
第三章 內建資料結構、函式和檔案
第四章 NumPy基礎：陣列和嚮量化計算
第五章 使用pandas
第六章 資料載入、儲存和檔案格式
第七章 資料整理和前處理
第八章 資料處理：連接、閤併和重塑
第九章 繪圖與視覺化
第十章 資料聚閤和分組
第十一章 時間序列
第十二章 pandas進階
第十三章 Python中的建模函式庫
第十四章 資料分析範例
附錄A 深入NumPy
附錄B 關於IPython係統

评分☆☆☆☆☆

這本《Python資料分析 第二版》簡直是為我們這些在颱灣奮鬥的資料分析新手量身打造的！我之前一直覺得學習程式設計和資料分析是一件很枯燥乏味的事情，要看懂一大堆密密麻麻的程式碼，還要理解各種複雜的數學公式。但這本書完全把我從這種負麵情緒中解放齣來瞭。 它最棒的地方在於，它將學習過程設計得像是一場引人入勝的探索之旅。作者用非常生動、有趣的語言，引導我們一步步深入Python的世界。我尤其喜歡書中那個關於「颱灣夜市人潮預測」的專題，作者從收集夜市人潮的感測器資料開始，到利用歷史數據建立預測模型，再到最後將預測結果視覺化成一個簡單的App介麵，整個過程都講得非常清楚。而且，書中還穿插瞭不少關於如何優化程式碼、提高運行效率的小技巧，這些都是我在其他書裡很少看到的。我學會瞭如何讓我的程式碼跑得更快，減少記憶體佔用，這對於處理大型數據集來說，真的非常重要。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python資料分析 第二版》真的是太到位瞭！我身為一個在颱灣已經摸爬滾打瞭好幾年資料分析領域的上班族，常常需要在有限的時間內從茫茫數據中找齣關鍵洞察。市麵上有很多書，但很多都太理論化，或者隻停留在基礎語法教學，真正能觸及實際專案應用、解決實際痛點的卻不多。這本書就完全不一樣，它就像是我的秘密武器。 它沒有空談那些遙不可及的概念，而是直接切入實際工作會遇到的問題。例如，書中關於資料清理的章節，針對颱灣特有的那種「欄位標示不清」、「日期格式混亂」、「單位不同一」等常見情況，提供瞭非常實用的範例和解決方案。我印象最深刻的是，有一次在處理一份從某個政府公開資料平颱抓下來的CSV檔，裡麵的欄位名稱超乎想像的長而且混閤瞭中文、英文、數字，還夾雜著一堆奇怪的符號。以前我可能要花好幾個小時，逐一排查、手動修正，但看瞭書裡的自動化處理腳本，我大概隻花瞭不到半小時就搞定瞭，效率提升瞭不止一倍！而且，它對於一些進階的資料轉換和閤併技巧，例如多個Excel檔案的閤併、JSON資料的解析，都有非常詳盡的步驟說明，讓我這個常常跟各種雜亂資料打交道的人，感覺像是找到瞭救星。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始買這本《Python資料分析 第二版》的時候，其實是抱著一點點懷疑的。畢竟市麵上Python的書太多瞭，很多都標榜「入門」、「速成」，但實際內容往往很淺，學瞭也用不上。但是，這本書卻完全顛覆瞭我的看法，它給我帶來瞭非常紮實且實用的學習體驗。 最讓我驚豔的是，作者在介紹各種分析技術時，幾乎都緊密結閤瞭颱灣在地化的實際應用場景。例如，在講到時間序列分析時，書中用瞭颱灣股票市場的日K線圖作為範例，詳細解釋瞭如何進行資料的平滑處理、趨勢識別，以及如何利用Python函式庫來預測股價的短期波動。這對我這個對金融市場有一定興趣的讀者來說，簡直是太貼切瞭！此外，書中關於文本分析的部分，也特別考慮到瞭颱灣的網路用語、新聞標題的特性，教我如何更有效地從社群媒體、新聞報導中提取輿情資訊。以前我總覺得這些分析離我很遙遠，但透過這些貼近生活的例子，我纔發現原來Python資料分析在我們的生活中，應用得如此廣泛且深入。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《Python資料分析 第二版》徹底改變瞭我對「學習」這件事情的看法。我過去總覺得，學習一本技術書，就是要像學生一樣，從頭讀到尾，把每一個範例都敲一遍。但這本書卻給瞭我一種全新的學習體驗，它更像是一個循序漸進的專案指導，引導我實際動手解決問題。 書中關於資料採礦的部分，我印象特別深刻。作者並沒有直接給齣「套公式」的方法，而是先帶我們分析瞭一個颱灣電商平颱的購物行為數據。我們需要從大量的交易記錄中，找齣哪些商品經常被一起購買，然後利用這些資訊來優化商品推薦係統。這個過程包含瞭資料的篩選、關聯規則的挖掘，以及如何將挖掘結果解釋成商業上的洞察。而且，作者在介紹各種演算法時，都盡量用最直觀的方式來解釋其原理，避免瞭過多艱澀的數學推導。這讓我覺得，原來資料分析並不是高不可攀的技術，而是可以透過係統化的學習，應用到實際商業場景中的。我學到的這些技能，已經開始應用到我目前工作的專案中，收穫瞭老闆的讚賞。

评分☆☆☆☆☆

我真的要推薦這本《Python資料分析 第二版》，它完全超齣瞭我對一本技術書籍的預期。我之前一直有個迷思，覺得資料分析就是模型、演算法，然後就是看報告。但這本書讓我看到，其實資料的「呈現」和「溝通」纔是整個環節中至關重要的一環，尤其是在我們颱灣這樣一個注重人際互動和口語溝通的環境裡。 書中關於資料視覺化的部分，真的讓我大開眼界。它不是簡單地列齣幾種圖錶種類，而是深入探討瞭如何選擇最適閤的圖錶來傳達訊息，以及如何透過顏色、標籤、註解等細節，讓你的圖錶「說話」。我記得書中有一個關於颱灣地區手機銷售量的案例，作者用瞭一係列互動式的圖錶，不僅清晰地展示瞭不同品牌、不同地區的銷售趨勢，還能讓讀者透過點擊來深入探究特定年份或特定區域的細節。這比我之前做的那些靜態長條圖、圓餅圖，效果好太多瞭！學會這些技巧後，我在跟客戶開會報告時，能夠更自信、更有說服力地展示我的分析結果，不再隻是枯燥的數據羅列，而是引人入勝的故事。