利用Python进行数据分析 - (EPUB全文下载)

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书籍内容:

O'Reilly精品图书系列
利用Python进行数据分析
Python for Data Analysis
(美)麦金尼(McKinney,W.) 著
唐学韬 译
ISBN:978-7-111-43673-7
本书纸版由机械工业出版社于2014年出版,电子版由华章分社(北京华章图文信息有限公司)全球范围内制作与发行。
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目 录

前言
第1章 准备工作
本书主要内容
为什么要使用Python进行数据分析
重要的Python库
安装和设置
社区和研讨会
使用本书
致谢
第2章 引言
来自bit.ly的1.usa.gov数据
MovieLens 1M数据集
1880—2010年间全美婴儿姓名
小结及展望
第3章 IPython:一种交互式计算和开发环境
IPython基础
内省
使用命令历史
与操作系统交互
软件开发工具
IPython HTML Notebook
利用IPython提高代码开发效率的几点提示
高级IPython功能
致谢
第4章 NumPy基础:数组和矢量计算
NumPy的ndarray:一种多维数组对象
通用函数:快速的元素级数组函数
利用数组进行数据处理
用于数组的文件输入输出
线性代数
随机数生成
范例:随机漫步
第5章 pandas入门
pandas的数据结构介绍
基本功能
汇总和计算描述统计
处理缺失数据
层次化索引
其他有关pandas的话题
第6章 数据加载、存储与文件格式
读写文本格式的数据
二进制数据格式
使用HTML和Web API
使用数据库
第7章 数据规整化:清理、转换、合并、重塑
合并数据集
重塑和轴向旋转
数据转换
字符串操作
示例:USDA食品数据库
第8章 绘图和可视化
matplotlib API入门
pandas中的绘图函数
绘制地图:图形化显示海地地震危机数据
Python图形化工具生态系统
第9章 数据聚合与分组运算
GroupBy技术
数据聚合
分组级运算和转换
透视表和交叉表
示例:2012联邦选举委员会数据库
第10章 时间序列
日期和时间数据类型及工具
时间序列基础
日期的范围、频率以及移动
时区处理
时期及其算术运算
重采样及频率转换
时间序列绘图
移动窗口函数
性能和内存使用方面的注意事项
第11章 金融和经济数据应用
数据规整化方面的话题
分组变换和分析
更多示例应用
第12章 NumPy高级应用
ndarray对象的内部机理
高级数组操作
广播
ufunc高级应用
结构化和记录式数组
更多有关排序的话题
NumPy的matrix类
高级数组输入输出
性能建议
附录A Python语言精要
O'Reilly Media,Inc.介绍
O'Reilly Media通过图书、杂志、在线服务、调查研究和会议等方式传播创新知识。自1978年开始,O'Reilly一直都是前沿发展的见证者和推动者。超级极客们正在开创着未来,而我们关注真正重要的技术趋势——通过放大那些“细微的信号”来刺激社会对新科技的应用。作为技术社区中活跃的参与者,O'Reilly的发展充满了对创新的倡导、创造和发扬光大。
O'Reilly为软件开发人员带来革命性的“动物书”;创建第一个商业网站(GNN);组织了影响深远的开放源代码峰会,以至于开源软件运动以此命名;创立了Make杂志,从而成为DIY革命的主要先锋;公司一如既往地通过多种形式缔结信息与人的纽带。O'Reilly的会议和峰会集聚了众多超级极客和高瞻远瞩的商业领袖,共同描绘出开创新产业的革命性思想。作为技术人士获取信息的选择,O'Reilly现在还将先锋专家的知识传递给普通的计算机用户。无论是通过书籍出版,在线服务或者面授课程,每一项O'Reilly的产品都反映了公司不可动摇的理念——信息是激发创新的力量。
业界评论
“O'Reilly Radar博客有口皆碑。”
    ——Wired
“O'Reilly凭借一系列(真希望当初我也想到了)非凡想法建立了数百万美元的业务。”
    ——Business 2.0
“O'Reilly Conference是聚集关键思想领袖的绝对典范。”
    ——CRN
“一本O'Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。”
    ——Irish Times
“Tim是位特立独行的商人,他不光放眼于最长远、最广阔的视野并且切实地按照Yogi Berra的建议去做了:‘如果你在路上遇到岔路口,走小路(岔路)。’回顾过去Tim似乎每一次都选择了小路,而且有几次都是一闪即逝的机会,尽管大路也不错。”
    ——Linux Journal
译者序
说句真心话,我非常感谢有机会翻译这本书,所以这可算是第一篇我自己真正想写的译者序。虽然之前也翻译过好几本书,但都没有这次的感悟这么多、这么深!这本书是我花精力和时间最多,同时也是最不满意的一本,就是因为这些感悟——我始终觉得,如果再多点时间的话,我还可以翻译得更好。
本书的内容非常好,至少有一点非常好——集中火力对付特定的应用领域。市面上介绍编程的书多如牛毛,但几乎没有几本书是针对特定应用场景的。这本书对新手来说绝对是福音,因为每看完一点就可以马上将自己手上的工作直接拿来当例子练手,这种立竿见影的学习效果,绝对会增强新手的学习信心。
本书内容虽好,但由于作者是编辑界牛人,平时的工作肯定不少,写书方面的精力自然就不可能太多。加之美式英语本来就很口语化,导致原书口水话非常多,有些地方的从句跟绕口令似的。我在翻译的过程中尽量排除了一些,两次校稿的过程中又删除或大幅修改了一些废话,虽然这种“口水话”还存在不少,但至少不会对阅读造成太大影响。如果实在觉得语言不通顺,请随时发邮件给我,欢迎大家的善意指导(tonytang19 ............

书籍插图:
书籍《利用Python进行数据分析》 - 插图1
书籍《利用Python进行数据分析》 - 插图2

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