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利用Python进行数据分析

利用Python进行数据分析

Wes McKinney
Python
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读者:  
  《利用Python进行数据分析》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。同时,它也是利用Python进行科学计算的实用指南(专门针对数据密集型应用)。
  《利用Python进行数据分析》重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。

前言    1
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   
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   
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   
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