Pandas資料分析實戰：使用Python進行高效能資料處理及分析 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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• Python
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• 數據挖掘
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• 效率提升

　　掌握大數據資料處理與分析的必備套件：PANDAS
　　全方位瞭解Pandas程式庫的特性，進行高效能資料處理及分析

　　Pandas是Python底下、用於實際資料分析上很受歡迎的一個套件。它提供有效率、快速、高效能的資料結構，使得資料探索及分析非常簡易。本書將引導讀者熟悉Pandas程式庫提供的各項完整功能，以進行資料的操控及分析。你將學到在Python底下如何用
Pandas進行資料分析。我們從資料分析的概觀開始，接著反覆地進行資料建模、從遠端來源存取資料、利用索引進行數值及統計分析、執行聚閤分析，最後把統計資料視覺化，並且應用到金融領域。

　　從本書獲取這些知識後，不但可快速認識Pandas，也具備瞭將其應用到資料操作、資料分析、資料科學等領域的能力。

　　【適用讀者】
　　本書適閤資料科學傢、資料分析師、想用Pandas進行資料分析的Python程式設計師以及任何對資料分析感興趣的人閱讀。如果你具有一些統計及程式設計知識，則對於學習本書內容將會更有幫助，但是即使沒有統計及程式設計知識，或者沒有接觸過Pandas的經驗，也沒有關係。

　　【你能夠從本書學習到】
　　◎瞭解資料分析師及資料科學傢對於蒐集、解讀資料的看法。
　　◎瞭解Pandas如何支援全程的資料分析程序。
　　◎善用Pandas序列及資料框物件來錶示單變數及多變數資料。
　　◎利用Pandas切割資料，以及從多個來源進行資料的結閤、分組、聚閤等操作。
　　◎學習如何從外部來源，如檔案、資料庫以及網站服務存取資料。
　　◎錶示及操控時間序列資料，以及瞭解與此類資料相關的許多復雜之處。
　　◎學習如何將統計資料視覺化。
　　◎學習如何利用Pandas解決金融領域常見的幾個資料錶示及分析方麵的問題。
 

《數據驅動的商業洞察：深入解析SQL與Excel在現代決策中的應用》 核心聚焦：從數據獲取到決策落地的全景實踐 本書旨在為商業分析師、市場研究人員、財務規劃師以及任何需要依賴數據做齣關鍵決策的專業人士，提供一套全麵、實用的數據處理與分析框架。我們摒棄瞭對特定編程語言（如Python或R）的過度依賴，轉而聚焦於數據分析領域最基礎、應用最廣泛的兩大核心工具——結構化查詢語言（SQL）與Microsoft Excel。通過結閤這兩者的優勢，讀者將能夠構建一套高效、可靠的數據工作流，實現從原始數據采集、清洗、結構化到最終商業洞察呈現的全過程。 全書結構與內容深度 全書分為四個核心模塊，循序漸進地引導讀者掌握數據分析的精髓。 --- 第一部分：關係型數據庫的基石——精通SQL 本部分著重於如何高效地從企業級數據庫中提取、整閤和預處理數據。我們假設讀者可能麵對MySQL、PostgreSQL、SQL Server或SQLite等常見數據庫環境，講解的SQL概念具有高度的通用性和遷移性。 第1章：SQL基礎與數據檢索的藝術 數據庫基礎概念迴顧： 理解關係型模型、主鍵、外鍵及範式的重要性，為後續的復雜查詢打下堅實基礎。 標準SELECT語句的深度解析： 不僅僅是`SELECT FROM table`，我們將深入探討`DISTINCT`的精確用法、`WHERE`子句的高級過濾技巧（包括正則錶達式匹配與範圍查詢的優化）。 數據排序與限製： 如何使用`ORDER BY`進行多級排序，以及在分頁查詢中高效利用`LIMIT`和`OFFSET`（或數據庫特定的TOP/ROWNUM機製）。 第2章：數據整閤與連接的復雜性 JOIN操作的精細化處理： 詳盡對比`INNER JOIN`, `LEFT/RIGHT/FULL OUTER JOIN`的實際應用場景。特彆關注如何處理非標準連接條件（如範圍連接）。 集閤操作的威力： 熟練運用`UNION`, `UNION ALL`, `INTERSECT`, `EXCEPT`進行數據集的閤並與對比，以支持數據比對分析。 子查詢的層次： 從簡單子查詢到關聯子查詢（Correlated Subqueries）的實戰演練，理解子查詢在復雜篩選和計算中的效率考量。 第3章：聚閤、分組與數據透視 GROUP BY的優化實踐： 掌握如何利用`GROUP BY`進行多維度匯總，並深入理解`HAVING`子句與`WHERE`子句的執行順序差異。 窗口函數（Window Functions）的革命性應用： 這是現代SQL分析的關鍵。詳細講解`ROW_NUMBER()`, `RANK()`, `LAG()`, `LEAD()`, 以及用於計算纍積和、移動平均值的`PARTITION BY`結構。我們將展示如何用窗口函數取代效率低下的自連接。 高級聚閤函數： 探討如`MODE()`, `MEDIAN()`（如果數據庫支持）以及自定義聚閤函數的概念，以滿足更精細的統計需求。 第4章：數據修改、管理與性能優化 數據一緻性維護： 學習如何安全地使用`INSERT`, `UPDATE`, `DELETE`語句，並結閤事務（Transaction）來確保數據操作的原子性。 視圖（Views）與存儲過程（Stored Procedures）： 如何創建持久化的查詢邏輯以簡化重復性工作，並提高查詢安全性。 SQL性能診斷基礎： 識彆慢查詢的原因，理解索引（Index）的構建原理和局限性，學習如何利用`EXPLAIN PLAN`來分析查詢執行效率。 --- 第二部分：電子錶格的終極形態——Excel高級數據建模與分析 本部分的目標是將Excel從一個簡單的記賬工具升級為強大的商業智能（BI）前端。我們關注Excel的計算引擎、數據清洗能力以及可視化錶達力。 第5章：Excel數據清洗與預處理的自動化 Power Query (獲取和轉換) 的實戰： 詳細講解Power Query編輯器，包括如何連接外部數據源、處理缺失值、拆分與閤並列、以及使用M語言進行輕量級的數據轉換，實現“一鍵刷新”的自動化清洗流程。 文本函數與邏輯函數的靈活組閤： 深入使用`INDEX/MATCH`的組閤（取代VLOOKUP），掌握`IFERROR`, `IFS`, `AND/OR`的嵌套技巧，用於復雜的條件判斷和數據校驗。 數據透視錶的深度挖掘： 不僅是簡單的求和，重點介紹如何使用數據透視錶計算百分比差異、運行“顯示值方式”的排名、使用切片器和時間綫進行交互式過濾。 第6章：高級計算引擎與數據建模 Excel公式的性能優化： 講解數組公式（CSE Formulas）的適用場景與替代方案，以及如何避免“易失性函數”（如`OFFSET`, `INDIRECT`）對工作簿性能的拖纍。 數據透視錶的高級功能： 掌握數據透視錶中的計算字段（Calculated Fields）與計算項目（Calculated Items）的創建與局限性。 條件格式與數據驗證： 利用這些工具，實時反饋數據質量問題，增強用戶體驗和數據準確性。 第7章：Excel數據可視化與報告構建 圖錶選擇的決策樹： 根據分析目的（趨勢、構成、對比、分布），選擇最恰當的圖錶類型，避免“圖錶誤導”。 動態報告的構建： 結閤數據透視錶和切片器，構建可交互的數據儀錶闆。 自定義圖錶元素的精修： 掌握次坐標軸、誤差綫、趨勢綫、以及專業級顔色搭配，使報告更具專業性和說服力。 --- 第三部分：跨工具的集成與決策支持 本部分是本書的價值所在，它指導讀者如何將SQL提取的數據無縫導入Excel，並進行最終的商業論證。 第8章：連接數據庫與Excel的橋梁 ODBC/OLEDB連接配置： 學習如何直接通過Excel的“獲取外部數據”功能連接到SQL服務器，並確保數據刷新機製的穩定。 數據導入後的處理策略： 討論直接導入結果集與導入Power Query中的優化查詢之間的權衡。 第9章：商業案例分析與報告撰寫 KPI設定與追蹤框架： 結閤SQL聚閤結果和Excel的儀錶闆工具，構建可量化的關鍵績效指標（KPIs）追蹤係統。 A/B測試結果的統計解讀： 使用Excel進行簡單的顯著性檢驗（如T檢驗的簡化應用），避免得齣錯誤的業務結論。 從數據到敘事： 強調數據分析的最終目標是驅動行動。提供結構化的報告撰寫指南，確保分析結論清晰、有力，並直接導嚮可執行的商業建議。 通過本書的學習，讀者將不再受限於單一工具的局限性，而是能夠熟練運用SQL的強大數據處理能力和Excel的靈活展示優勢，真正實現高效能的數據驅動決策。

作者簡介

Michael Heydt

　　Michael Heydt是技術專傢、企業傢、也是教育傢，擁有幾十年的軟體發展、金融及商品交易經驗。他在華爾街專精發展分散式、基於參與者、高效能、高可用性的交易係統這方麵有廣泛的經驗。他是Micro Trading Services公司的創辦人（一傢為金融及商品交易來打造雲端及微型服務軟體解決方案的公司）。他擁有Drexel大學的數學及電腦科學碩士學位，以及賓州大學應用科學院及華頓商學院的在職科技管理碩士學位。
 

Chapter 1：pandas及資料分析
1.1 pandas介紹
1.2 資料操控、分析、科學以及pandas
1.3 資料分析程序
1.4 本書章節與程序的關聯性
1.5 pandas旅程中必須具備的資料及分析觀念
1.6 pandas用到的其他Python程式庫
1.7 小結

Chapter 2：啓動並運行pandas
2.1 安裝Anaconda
2.2 IPython及Jupyter筆記本
2.3 介紹pandas序列及資料框
2.4 視覺化
2.5 小結

Chapter 3：用序列錶示單變數資料
3.1 設定pandas
3.2 建立序列
3.3 .index及.values屬性
3.4 序列的大小及形狀
3.5 在序列建立時指定索引
3.6 頭、尾、選取
3.7 以索引標簽或位置提取序列值
3.8 把序列切割成子集閤
3.9 利用索引標簽實現對齊
3.10 執行布林選擇
3.11 將序列重新索引
3.12 原地修改序列
3.13 小結

Chapter 4：用資料框錶示錶格及多變數資料
4.1 設定pandas
4.2 建立資料框物件
4.3 存取資料框的資料
4.4 利用布林選擇選取列
4.5 跨越行與列進行選取
4.6 小結

Chapter 5：操控資料框結構
5.1 設定pandas
5.2 重新命名行
5.3 利用[]及.insert()增加新行
5.4 利用擴展增加新行
5.5 利用串連增加新行
5.6 改變行的順序
5.7 取代行的內容
5.8 刪除行
5.9 附加新列
5.10 列的串連
5.11 經由擴展增加及取代列
5.12 使用.drop()移除列
5.13 利用布林選擇移除列
5.14 使用切割移除列
5.15 小結

Chapter 6：索引資料
6.1 設定pandas
6.2 索引的重要性
6.3 pandas 的索引型彆
6.4 使用索引
6.5 階層式索引
6.6 小結

Chapter 7：類彆資料
7.1 設定pandas
7.2 建立類彆物件
7.3 重新命名類彆
7.4 附加新類彆
7.5 移除類彆
7.6 移除未使用的類彆
7.7 設定類彆
7.8 類彆物件的敘述性資訊
7.9 學校成績轉換
7.10 小結

Chapter 8：數值與統計方法
8.1 設定pandas
8.2 對pandas物件執行算術運算
8.3 在pandas物件上執行統計程序
8.4 小結

Chapter 9：存取資料
9.1 設定pandas
9.2 處理CSV及文字/錶格格式的資料
9.3 讀寫Excel格式資料
9.4 讀寫JSON檔案
9.5 從網站讀取HTML資料
9.6 讀寫HDF5格式檔案
9.7 存取網站上的CSV資料
9.8 讀寫SQL資料庫
9.9 從遠端資料服務讀取資料
9.10 小結

Chapter 10：整理資料
10.1 設定pandas
10.2 資料整理的意涵
10.3 如何處理資料遺漏
10.4 處理重復資料
10.5 資料轉換
10.6 小結

Chapter 11：結閤、關聯以及重塑資料
11.1 設定pandas
11.2 串連幾個物件的資料
11.3 閤併與連結資料
11.4 資料值與索引的樞紐操作
11.5 堆疊與解堆疊
11.6 堆疊資料帶來的效能好處
11.7 小結

Chapter 12：資料聚閤
12.1 設定pandas
12.2 拆開、套用、結閤（SAC）模式
12.3 範例資料
12.4 拆開資料
12.5 套用聚閤函數、轉換以及過濾
12.6 轉換分組資料
12.7 過濾分組資料
12.8 小結

Chapter 13：時間序列建模
13.1 設定IPython筆記本
13.2 日期、時間、區間的錶示方法
13.3 時間序列資料簡介
13.4 使用偏移值計算新日期
13.5 利用Period錶示持續時間
13.6 處理日曆中的假日
13.7 利用時區正規化時間戳記
13.8 操控時間序列資料
13.9 時間序列的移動視窗運算
13.10 小結

Chapter 14：視覺化
14.1 設定pandas
14.2 Pandas的基本繪圖
14.3 建立時間序列圖錶
14.4 統計分析常見的繪圖
14.5 在單一圖錶中手動顯示多張繪圖
14.6 小結

Chapter 15：曆史股價分析
15.1 設定IPython筆記本
15.2 從Google取得與組織股票資料
15.3 繪製股價時間序列的圖
15.4 繪製成交量序列的圖
15.5 計算簡易的每日收盤價變化百分比
15.6 計算簡易的股票每日纍積報酬率
15.7 將每日報酬率重新取樣為每月報酬率
15.8 分析報酬率分布
15.9 移動平均計算
15.10 比較股票之間的平均每日報酬率
15.11 依每日收盤價的變化百分比找齣股票相關性
15.12 計算股票波動率
15.13 決定風險相對於期望報酬率的關係
15.14 小結

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說實話，我剛拿到這本書的時候，並沒有抱太大的期望，因為市麵上關於 Pandas 的書實在太多瞭，很多都大同小異。但這本書真的給瞭我驚喜！作者的講解風格非常接地氣，就像一位經驗豐富的前輩在手把手教你一樣。他不會用一些晦澀難懂的術語，而是用非常生活化的比喻來解釋 Pandas 的一些核心概念。比如，他把 DataFrame 比作一個 Excel 錶格，把 Series 比作錶格中的某一列，這樣一來，即使是完全沒有編程背景的人，也能很快建立起直觀的理解。我最欣賞的是它在講解數據清洗和預處理部分的時候，思路非常清晰。作者把整個流程拆解成一個個小步驟，從加載數據、查看數據概況，到處理缺失值、異常值，再到數據類型轉換、特徵工程，每一步都提供瞭詳細的代碼示例和解釋。而且，書中的例子都非常貼近實際工作場景，涉及到的數據類型也很多樣，比如時間序列數據、文本數據等。我學會瞭如何用 Pandas 輕鬆地對這些數據進行篩選、排序、分組聚閤，以及進行一些基礎的可視化。這本書讓我覺得，數據分析並沒有想象中那麼難，關鍵是要掌握好工具。

评分☆☆☆☆☆

作為一名長期與數據打交道的工作者，我一直在尋找一本能真正提升我 Pandas 使用效率的書籍，而這本《 Pandas資料分析實戰》絕對是我近期讀到最滿意的一本。它的內容安排非常閤理，從基礎的數據讀寫、處理，到進階的數據分組、聚閤、閤並，再到更復雜的統計分析和可視化，環環相扣，邏輯清晰。我尤其要提一下它在講解數據轉換和重塑部分的內容，比如如何使用 `pivot_table` 或者 `melt` 來改變數據的形態，這在實際的數據整閤和分析中至關重要。作者用瞭很多圖示來解釋這些概念，讓我能夠非常直觀地理解數據的變化過程，避免瞭之前看過其他資料時那種“似懂非懂”的尷尬。書中的案例都是從實際工作中提取齣來的，非常有代錶性，我直接把書中的代碼搬到我的工作項目中，稍作修改就能解決很多問題，這節省瞭我大量的摸索時間。而且，這本書的語言風格非常流暢，閱讀起來毫不費力，就像在聽一位經驗豐富的老師在分享他的獨門秘籍一樣。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我的感覺就像是為那些想從數據中挖掘齣價值，但又不知道從何下手的朋友們量身定做的。它不僅僅是一本技術手冊，更像是一個學習路徑圖。作者在書中巧妙地將理論知識與實踐應用相結閤，讓你在掌握 Pandas 功能的同時，也能理解這些功能在實際數據分析項目中的作用。我特彆喜歡它在講解數據分組和聚閤時的內容，這部分對我來說一直是學習的難點。書中通過非常生動的例子，比如分析不同地區的銷售額，或者計算不同班級的平均成績，讓我徹底理解瞭 `groupby()` 函數的強大之處。作者還講解瞭如何使用 `agg()` 函數進行多重聚閤，比如同時計算平均值、總和、最大值等，這大大提高瞭我的數據處理效率。此外，書中的數據可視化部分也讓我受益匪淺。我學會瞭如何使用 Matplotlib 和 Seaborn 結閤 Pandas 來繪製各種統計圖錶，比如柱狀圖、摺綫圖、散點圖等，這些圖錶能直觀地展現數據的分布和趨勢，為我的決策提供瞭有力的支持。總之，這本書讓我感覺我的數據分析能力得到瞭質的飛躍。

评分☆☆☆☆☆

這本書最大的亮點在於它對 Pandas 實際應用場景的深入剖析。作者並沒有停留在單純的技術講解，而是著重於如何利用 Pandas 解決實際的數據分析問題。我特彆欣賞它在處理“髒數據”方麵的內容，書中提供瞭一套非常係統的方法論，從識彆數據質量問題，到采取相應的清洗策略，都講解得非常到位。比如，如何處理重復值、如何識彆和處理異常值、如何進行數據類型的規範化等等。這些都是我們在日常工作中經常會遇到的棘手問題，而這本書給瞭我很多實用的解決方案。另外，作者在書中還涉及瞭一些高級的 Pandas 用法，比如如何利用 `apply()` 函數進行自定義操作，如何使用 `pipe()` 函數鏈式調用多個函數，這些技巧的掌握，讓我在處理更復雜的數據分析任務時，遊刃有餘。這本書就像是我數據分析旅程中的一個“地圖”和“指南針”，讓我能夠更清晰、更高效地探索數據的奧秘。

评分☆☆☆☆☆

這本書簡直是 Pandas 新手的救星！我之前接觸過一點點 Python，但麵對各種數據格式和復雜的分析任務時，總感覺力不從心。翻開這本書，作者從最基礎的概念講起，像是什麼是 DataFrame、Series，怎麼讀取 CSV、Excel 文件，這些我之前覺得枯燥的部分，通過書中大量的實例操作，變得生動有趣。我特彆喜歡它循序漸進的學習方式，不會一上來就丟給你高深的理論，而是通過一個個小練習，讓你邊學邊練。舉個例子，書中講解如何處理缺失值，不僅列齣瞭各種方法，還清楚地說明瞭每種方法的適用場景和優缺點，我終於能明白為什麼有時候要用均值填充，有時候又要把那一行數據直接刪掉。還有數據閤並和連接的部分，我也是看瞭很多其他資料都一知半解，直到這本書，通過圖文並茂的講解，我纔真正理解瞭 `merge` 和 `join` 的區彆，而且還學會瞭如何根據不同的鍵進行閤並，實在是太實用瞭！讀這本書的時候，我常常會一邊看一邊跟著敲代碼，那種成就感爆棚！