利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（原書第2版）讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記目錄分析內(nèi)容摘要精彩摘錄作者介紹目錄0305020406思維導(dǎo)圖數(shù)據(jù)第版案例過程分析問題第版版本小結(jié)數(shù)據(jù)第章內(nèi)容高階函數(shù)示例代碼基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)工具本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要閱讀本書可以獲得關(guān)于在Python下操作、處理、清洗、規(guī)整數(shù)據(jù)集的完整說明。本書第2版針對(duì)Python3.6進(jìn)行了更新，并增加了實(shí)際案例向你展示如何高效地解決一系列數(shù)據(jù)分析問題。你將在閱讀過程中學(xué)習(xí)到最新版本的pandas、NumPy、IPython和Jupyter。讀書筆記讀書筆記豁然開朗，正是需要此類數(shù)據(jù)分析庫(kù)用于項(xiàng)目重構(gòu)上，層層遞進(jìn)，很快就入門了。官方作者寫的書籍，內(nèi)容比較全面，到案例不是很深入，建議最好從文檔入手學(xué)習(xí)，結(jié)合實(shí)際練習(xí)，熟能生巧，pandas絕對(duì)是一把利器。看到后面就買了本二手書讀，的確是實(shí)用的工具書，想利用python搞excel數(shù)據(jù)，就要把pandas和numpy入門一下。比入門更高一點(diǎn)的講解，里面好多實(shí)用的函數(shù)，實(shí)用性的工具書。讀了好幾遍，每讀一遍理解就會(huì)更深一步?？偹阆到y(tǒng)的學(xué)完了numpy，pandas。更像是類似于官方文檔的一本字典類圖書，對(duì)一些方法的講解可能有些許譯文上的斟酌，偶爾會(huì)使人感到晦澀難懂之痛。這本書的閱讀可以結(jié)合著pandas和matplotlib的文檔一起，先根據(jù)書的講解建立一個(gè)結(jié)構(gòu)化的概念框架，再結(jié)合文檔填補(bǔ)細(xì)節(jié)。精彩摘錄精彩摘錄pandas尤其擅長(zhǎng)深度時(shí)間序列和處理商業(yè)進(jìn)程中產(chǎn)生的時(shí)間索引數(shù)據(jù)。請(qǐng)注意通過添加內(nèi)容來連接列表是一種相對(duì)高代價(jià)的操作，這是因?yàn)檫B接過程中創(chuàng)建了新列表，并且還要復(fù)制對(duì)象。使用extend將元素添加到已經(jīng)存在的列表是更好的方式，尤其是在你需要構(gòu)建一個(gè)大型列表時(shí)：盡管pandas采用了很多NumPy的代碼風(fēng)格，但最大的不同在于pandas是用來處理表格型或異質(zhì)型數(shù)據(jù)的。而NumPy則相反，它更適合處理同質(zhì)型的數(shù)值類數(shù)組數(shù)據(jù)。一個(gè)ndarray是一個(gè)通用的多維同類數(shù)據(jù)容器，也就是說，它包含的每一個(gè)元素均為相同類型。每一個(gè)數(shù)組都有一個(gè)shape屬性，用來表征數(shù)組每一維度的數(shù)量；每一個(gè)數(shù)組都有一個(gè)dtype屬性，用來描述數(shù)組的數(shù)據(jù)類型：區(qū)別于Python的內(nèi)建列表，數(shù)組的切片是原數(shù)組的視圖。這意味著數(shù)據(jù)并不是被復(fù)制了，任何對(duì)于視圖的修改都會(huì)反映到原數(shù)組上。由于Python是一個(gè)解釋型語言，大多數(shù)情況下Python代碼的運(yùn)行效率會(huì)低于Java或C++等編譯型語言。因?yàn)殚_發(fā)者時(shí)間通常比CPU時(shí)間更有價(jià)值，很多人就愉快地選擇了使用Python。目錄分析第2版新內(nèi)容本書約定使用代碼示例OReillySafari封面介紹致謝如何聯(lián)系我們封面介紹1.1本書內(nèi)容1.3重要的Python庫(kù)1.2為何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析第1章準(zhǔn)備工作1.4安裝與設(shè)置1.6快速瀏覽本書1.5社區(qū)和會(huì)議第1章準(zhǔn)備工作2.1Python解釋器2.3Python語言基礎(chǔ)2.2IPython基礎(chǔ)第2章Python語言基礎(chǔ)、IPython及Jupyternotebook3.1數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和序列3.2函數(shù)3.3文件與操作系統(tǒng)3.4本章小結(jié)第3章內(nèi)建數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、函數(shù)及文件4.1NumPyndarray：多維數(shù)組對(duì)象4.2通用函數(shù)：快速的逐元素?cái)?shù)組函數(shù)4.3使用數(shù)組進(jìn)行面向數(shù)組編程4.4使用數(shù)組進(jìn)行文件輸入和輸出第4章NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組與向量化計(jì)算4.5線性代數(shù)4.6偽隨機(jī)數(shù)生成4.7示例：隨機(jī)漫步4.8本章小結(jié)第4章NumPy基礎(chǔ)：數(shù)組與向量化計(jì)算5.1pandas數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)介紹5.2基本功能5.3描述性統(tǒng)計(jì)的概述與計(jì)算5.4本章小結(jié)第5章pandas入門6.1文本格式數(shù)據(jù)的讀寫6.2二進(jìn)制格式6.3與WebAPI交互6.4與數(shù)據(jù)庫(kù)交互6.5本章小結(jié)12345第6章數(shù)據(jù)載入、存儲(chǔ)及文件格式7.1處理缺失值7.2數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換7.3字符串操作7.4本章小結(jié)第7章數(shù)據(jù)清洗與準(zhǔn)備8.1分層索引8.2聯(lián)合與合并數(shù)據(jù)集8.3重塑和透視8.4本章小結(jié)第8章數(shù)據(jù)規(guī)整：連接、聯(lián)合與重塑9.1簡(jiǎn)明matplotlibAPI入門9.2使用pandas和seaborn繪圖9.3其他Python可視化工具9.4本章小結(jié)第9章繪圖與可視化10.1GroupBy機(jī)制10.3應(yīng)用：通用拆分-應(yīng)用-聯(lián)合10.2數(shù)據(jù)聚合第10章數(shù)據(jù)聚合與分組操作10.5本章小結(jié)10.4數(shù)據(jù)透視表與交叉表第10章數(shù)據(jù)聚合與分組操作11.1日期和時(shí)間數(shù)據(jù)的類型及工具11.2時(shí)間序列基礎(chǔ)11.3日期范圍、頻率和移位11.4時(shí)區(qū)處理11.5時(shí)間區(qū)間和區(qū)間算術(shù)12345第11章時(shí)間序列11.6重新采樣與頻率轉(zhuǎn)換11.8本章小結(jié)11.7移動(dòng)窗口函數(shù)第11章時(shí)間序列12.1分類數(shù)據(jù)12.2高階GroupBy應(yīng)用12.3方法鏈技術(shù)12.4本章小結(jié)第12章高階pandas13.1pandas與建模代碼的結(jié)合13.3statsmodels介紹13.2使用Patsy創(chuàng)建模型描述第13章Python建模庫(kù)介紹13.5繼續(xù)你的教育13.4scikit-learn介紹第13章Python建模庫(kù)介紹14.1從Bitly獲取數(shù)據(jù)14.2MovieLens1M數(shù)據(jù)集14.3美國(guó)1880～2010年的嬰兒名字14.4美國(guó)農(nóng)業(yè)部食品數(shù)據(jù)庫(kù)第14章數(shù)據(jù)分析示例14.6本章小結(jié)14.52012年聯(lián)邦選舉委員會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)第14章數(shù)據(jù)分析示例A.1ndarray對(duì)象內(nèi)幕A.3廣播A.2高階數(shù)組操作附錄A高階NumPyA.4高階ufunc用法A.5結(jié)構(gòu)化和記錄數(shù)組A.6更多關(guān)于排序的內(nèi)容A.7使用Numba編寫快速NumPy函數(shù)A.8高階數(shù)組輸入和輸出A.9性能技巧010302040506附錄A高階NumPyB.1使用命令歷史B.2與操作系統(tǒng)交互B.3軟件開發(fā)工具B.3.2對(duì)代碼測(cè)時(shí)：%time和%timeitB.4使用IPython進(jìn)行高效