利用python进行数据分析第二版PDF电子书免费下载

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上传日期: 2020-05-21

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标签:python(1349)数据分析(294)SQL(247)

  本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”,重点却是Python编程、库,以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。

  什么样的数据?

  当书中出现“数据”时,究竟指的是什么呢?主要指的是结构化数据(structured data),这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据,例如:

  。 表格型数据,其中各列可能是不同的类型(字符串、数值、日期等)。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。

  。 多维数组(矩阵)。

  。 通过关键列(对于SQL用户而言,就是主键和外键)相互联系的多个表。

  。 间隔平均或不平均的时间序列。

  这绝不是一个完整的列表。大部分数据集都能被转化为更加适合分析和建模的结构化形式,虽然有时这并不是很明显。如果不行的话,也可以将数据集的特征提取为某种结构化形式。例如,一组新闻文章可以被处理为一张词频表,而这张词频表就可以用于情感分析。

  大部分电子表格软件(比如Microsoft Excel,它可能是世界上使用最广泛的数据分析工具了)的用户不会对此类数据感到陌生。

  为什么要使用Python进行数据分析

  许许多多的人(包括我自己)都很容易爱上Python这门语言。自从1991年诞生以来,Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一,其他还有Perl、Ruby等。由于拥有大量的Web框架(比如Rails(Ruby)和Django

  (Python)),自从2005年,使用Python和Ruby进行网站建设工作非常流行。这些语言常被称作脚本(scripting)语言,因为它们可以用于编写简短而粗糙的小程序(也就是脚本)。我个人并不喜欢“脚本语言”这个术语,因为它好像在说这些语言无法用于构建严谨的软件。在众多解释型语言中,由于各种历史和文化的原因,Python发展出了一个巨大而活跃的科学计算(scientific compuTIng)社区。在过去的10年,Python从一个边缘或“自担风险”的科学计算语言,成为了数据科学、机器学习、学界和工业界软件开发最重要的语言之一。

  在数据分析、交互式计算以及数据可视化方面,Python将不可避免地与其他开源和商业的领域特定编程语言/工具进行对比,如R、MATLAB、SAS、Stata等。近年来,由于Python的库(例如pandas和scikit-learn)不断改良,使其成为数据分析任务的一个优选方案。结合其在通用编程方面的强大实力,我们完全可以只使用Python这一种语言构建以数据为中心的应用。

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