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用PANDAS、NUMPY和IPYTHON做资料分析

　　『本书已是Python资料生态圈的经典之作。这个新版本更新了从Python 3.6到最新版pandas功能，这些关键领域的更新更增加本书价值。透过说明为何使用Python资料工具的原因和用法，协助读者以全新及富创意的方法，学会如何有效率的使用它们。书中的概念对任何资料密集计算的现代函式库都很重要。』

　　—Fernando Pérez
　　Statistics, UC Berkeley统计学助理教授
　　IPython以及Jupyter专案创立人

　　内含操作、处理、清理和处理资料集合的完整Python指引。本书第二版已更新至Python3.6版，新增收录许多实用学习范例，让你看到如何有效率解决资料分析问题。在过程中你会学到最新版本pandas、NumPy和IPython及Jupyter。

　　本书由Python pandas专案创立人Wes McKinny所着，是一本实用又现代的资料科学Python工具书，对于刚接触Python的分析人员，或是新接触资料科学和科学计算的Python工程师而言，本书是理想的选择。相关资料档案和材料均能在GitHub上取得。

　　‧使用IPython shell和Jupyter Notebook进行探索性计算
　　‧学习NumPy(Numberical Python)基础与进阶功能
　　‧开始使用pandas函式库中的资料分析工具
　　‧使用有弹性的工具进行载入、清理、转换、合併与重新塑造资料
　　‧应用pandas的groupby功能，对资料集进行切片、切块和汇整
　　‧分析和操作规律与无规律的时间序列资料
　　‧利用全面、详细的范例学习如何解决真实世界的资料分析问题

好的，这是一本关于数据分析领域的图书简介，聚焦于该领域的前沿技术与实践，与您提到的“Python资料分析 第二版”不包含的内容形成鲜明对比： --- 《海量数据时代的深度洞察：R语言与统计建模前沿实践》 内容提要 在数据爆炸的今天，如何从海量、复杂的异构数据中提取出具有指导意义的真知灼见，已成为衡量企业和研究机构竞争力的核心指标。本书并非一本基础编程指南，而是一本面向中高级数据科学从业者、统计学家以及渴望掌握尖端分析工具的研究人员的深度实践手册。 本书的核心在于系统性地、深入地探讨 R 语言生态系统在处理高维数据、复杂时间序列分析、空间统计以及因果推断等高级课题中的应用。我们摒弃对基础语法和标准库的冗余介绍，直接聚焦于最前沿的统计方法论与高效的编程范式，确保读者能够将理论知识迅速转化为解决实际业务难题的能力。 第一部分：R语言生态的深度挖掘与性能优化 本部分旨在将读者的R语言能力提升至专业级别，重点关注如何驾驭大规模数据集和优化计算流程。 1. 高效内存管理与并行计算： 我们将深入剖析R语言在处理“超出内存”（Out-of-Memory）数据集时的策略，包括使用 `data.table` 包进行内存高效的数据操作，对比其与标准 `dplyr` 工作流在速度和内存占用上的差异。同时，详细讲解如何利用 `foreach`, `doParallel` 及 Tidyverse 的并行化工具（如 `furrr`）在多核CPU和集群环境中加速计算密集型任务，例如蒙特卡洛模拟或大规模模型拟合。 2. 交互式报告与动态可视化： 超越静态图表，本章侧重于构建动态、可交互的数据产品。我们将详细介绍 `Shiny` 框架的高级定制技巧，包括自定义服务端逻辑、优化反应式表达式 (Reactive Expressions) 的性能瓶颈，以及集成 `RMarkdown` 和 `Quarto` 搭建可重现的、具备 Web 嵌入能力的分析报告。重点探讨如何利用 `plotly` 和 `leaflet` 库实现复杂的多层级交互式可视化。 3. 软件工程与代码质量： 我们将探讨数据分析项目中的软件工程实践，包括如何使用 `devtools` 和 `roxygen2` 构建小型、可测试的R包来封装通用分析函数。同时，介绍利用 `testthat` 进行单元测试的重要性，以及如何通过版本控制（Git/GitHub）确保分析流程的透明性和可重复性。 第二部分：超越传统回归的现代统计建模 本部分聚焦于处理非线性、高维和结构化数据所必需的高级统计模型，这是许多传统数据分析工具难以有效覆盖的领域。 4. 广义加性模型（GAMs）与可解释性： 重点讲解 `mgcv` 包，如何利用平滑函数（Splines）捕捉数据中复杂的非线性关系，同时保持模型的可解释性。我们将深入探讨如何通过检查平滑函数的形状、计算后验偏差（Confidence Bands）来理解变量对响应变量的真实影响机制，并应用于时间序列趋势分解。 5. 高维特征选择与正则化方法： 在面对成百上千个预测变量时，如何有效地进行特征筛选和模型收缩至关重要。本书详细对比了 Elastic Net (弹性网络)、Lasso 和 Ridge 回归的原理和实际应用场景。更进一步，我们将介绍 Stochastic Search Variable Selection (SSVS) 等贝叶斯方法在复杂模型中进行变量不确定性量化方面的应用。 6. 结构方程模型（SEM）与路径分析： 本章专门为需要检验复杂假设结构的研究人员设计。我们将运用 `lavaan` 包，系统性地构建和评估潜在变量模型、测量模型和结构模型。重点在于解析模型拟合优度指标（如 CFI, TLI, RMSEA）的统计学意义，并教授如何通过多群组分析 (Multi-Group Analysis) 来检验模型在不同子群体间的差异性。 第三部分：前沿应用领域：时空数据与因果推断 本部分将视角转向对时间和空间依赖性、以及试图建立“因果”联系的分析需求。 7. 复杂时间序列的深度分解与预测： 我们不再满足于简单的 ARIMA 模型。本章深入探讨 状态空间模型 (State Space Models)，特别是利用 `dlm` 包实现的动态线性模型，以处理具有随时间变化的参数。同时，介绍 Prophet（Facebook开源）模型在处理季节性、节假日效应以及缺失数据时的强大能力，并讨论如何将深度学习组件（如 LSTM）集成到R的环境中进行混合预测。 8. 空间计量经济学与地理加权回归（GWR）： 对于具有地理属性的数据，传统的最小二乘法会因为空间自相关性而失效。本书详述了 空间滞后模型 (SAR) 和 空间误差模型 (SEM) 的构建与估计，重点讲解 Moran's I 检验和空间权重矩阵的构建。核心内容在于 地理加权回归 (GWR)，展示如何构建局部化的回归模型，揭示关系在地理空间上的异质性。 9. 计量经济学中的因果推断框架： 这是本书最具挑战性也最具价值的部分。我们区分了相关性与因果性，并专注于在非实验性数据中估计平均处理效应（ATE）。详细介绍 倾向得分匹配 (Propensity Score Matching, PSM)、双重稳健估计 (Doubly Robust Estimation)，以及在面板数据背景下的 双重差分法 (Difference-in-Differences, DiD) 的高级应用，确保读者能够构建具有说服力的因果论证。 --- 本书面向读者画像： 资深数据分析师/科学家： 寻求从“描述性分析”迈向“预测性/规范性分析”的高级技术栈。 统计学/计量经济学研究人员： 希望利用R语言强大的统计包生态，高效实现复杂的统计实验和模型构建。 数据产品经理/技术主管： 需要理解和评估团队当前分析工作流的性能瓶颈，并引入更具统计严谨性的方法。 本书假设读者已经掌握了基础的统计学概念和至少一种编程语言（如Python或R的基础语法），我们将直接从方法论的深度和工程实现的效率角度切入，旨在为读者提供一个坚实的、面向未来的数据洞察工具箱。

作者简介

Wes McKinney

　　Wes McKinney 是pandas的创立者，pandas是热门的资料分析开源Python函式库。他是Python资料科学社群和Apache软体基金会里，一名活跃的公共演讲者以及开源Python与C++开发人员，目前于纽约担任软体架构师。

第一章 写在前面
第二章 Python基础、IPython 和Jupyter notebook
第三章 内建资料结构、函式和档案
第四章 NumPy基础：阵列和向量化计算
第五章 使用pandas
第六章 资料载入、储存和档案格式
第七章 资料整理和前处理
第八章 资料处理：连接、合併和重塑
第九章 绘图与视觉化
第十章 资料聚合和分组
第十一章 时间序列
第十二章 pandas进阶
第十三章 Python中的建模函式库
第十四章 资料分析范例
附录A 深入NumPy
附录B 关于IPython系统

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我一開始買這本《Python資料分析 第二版》的時候，其實是抱著一點點懷疑的。畢竟市面上Python的書太多了，很多都標榜「入門」、「速成」，但實際內容往往很淺，學了也用不上。但是，這本書卻完全顛覆了我的看法，它給我帶來了非常紮實且實用的學習體驗。 最讓我驚豔的是，作者在介紹各種分析技術時，幾乎都緊密結合了台灣在地化的實際應用場景。例如，在講到時間序列分析時，書中用了台灣股票市場的日K線圖作為範例，詳細解釋了如何進行資料的平滑處理、趨勢識別，以及如何利用Python函式庫來預測股價的短期波動。這對我這個對金融市場有一定興趣的讀者來說，簡直是太貼切了！此外，書中關於文本分析的部分，也特別考慮到了台灣的網路用語、新聞標題的特性，教我如何更有效地從社群媒體、新聞報導中提取輿情資訊。以前我總覺得這些分析離我很遙遠，但透過這些貼近生活的例子，我才發現原來Python資料分析在我們的生活中，應用得如此廣泛且深入。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python資料分析 第二版》真的是太到位了！我身為一個在台灣已經摸爬滾打了好幾年資料分析領域的上班族，常常需要在有限的時間內從茫茫數據中找出關鍵洞察。市面上有很多書，但很多都太理論化，或者只停留在基礎語法教學，真正能觸及實際專案應用、解決實際痛點的卻不多。這本書就完全不一樣，它就像是我的秘密武器。 它沒有空談那些遙不可及的概念，而是直接切入實際工作會遇到的問題。例如，書中關於資料清理的章節，針對台灣特有的那種「欄位標示不清」、「日期格式混亂」、「單位不同一」等常見情況，提供了非常實用的範例和解決方案。我印象最深刻的是，有一次在處理一份從某個政府公開資料平台抓下來的CSV檔，裡面的欄位名稱超乎想像的長而且混合了中文、英文、數字，還夾雜著一堆奇怪的符號。以前我可能要花好幾個小時，逐一排查、手動修正，但看了書裡的自動化處理腳本，我大概只花了不到半小時就搞定了，效率提升了不止一倍！而且，它對於一些進階的資料轉換和合併技巧，例如多個Excel檔案的合併、JSON資料的解析，都有非常詳盡的步驟說明，讓我這個常常跟各種雜亂資料打交道的人，感覺像是找到了救星。

评分☆☆☆☆☆

我必須說，這本《Python資料分析 第二版》徹底改變了我對「學習」這件事情的看法。我過去總覺得，學習一本技術書，就是要像學生一樣，從頭讀到尾，把每一個範例都敲一遍。但這本書卻給了我一種全新的學習體驗，它更像是一個循序漸進的專案指導，引導我實際動手解決問題。 書中關於資料採礦的部分，我印象特別深刻。作者並沒有直接給出「套公式」的方法，而是先帶我們分析了一個台灣電商平台的購物行為數據。我們需要從大量的交易記錄中，找出哪些商品經常被一起購買，然後利用這些資訊來優化商品推薦系統。這個過程包含了資料的篩選、關聯規則的挖掘，以及如何將挖掘結果解釋成商業上的洞察。而且，作者在介紹各種演算法時，都盡量用最直觀的方式來解釋其原理，避免了過多艱澀的數學推導。這讓我覺得，原來資料分析並不是高不可攀的技術，而是可以透過系統化的學習，應用到實際商業場景中的。我學到的這些技能，已經開始應用到我目前工作的專案中，收穫了老闆的讚賞。

评分☆☆☆☆☆

我真的要推薦這本《Python資料分析 第二版》，它完全超出了我對一本技術書籍的預期。我之前一直有個迷思，覺得資料分析就是模型、演算法，然後就是看報告。但這本書讓我看到，其實資料的「呈現」和「溝通」才是整個環節中至關重要的一環，尤其是在我們台灣這樣一個注重人際互動和口語溝通的環境裡。 書中關於資料視覺化的部分，真的讓我大開眼界。它不是簡單地列出幾種圖表種類，而是深入探討了如何選擇最適合的圖表來傳達訊息，以及如何透過顏色、標籤、註解等細節，讓你的圖表「說話」。我記得書中有一個關於台灣地區手機銷售量的案例，作者用了一系列互動式的圖表，不僅清晰地展示了不同品牌、不同地區的銷售趨勢，還能讓讀者透過點擊來深入探究特定年份或特定區域的細節。這比我之前做的那些靜態長條圖、圓餅圖，效果好太多了！學會這些技巧後，我在跟客戶開會報告時，能夠更自信、更有說服力地展示我的分析結果，不再只是枯燥的數據羅列，而是引人入勝的故事。

评分☆☆☆☆☆

這本《Python資料分析 第二版》簡直是為我們這些在台灣奮鬥的資料分析新手量身打造的！我之前一直覺得學習程式設計和資料分析是一件很枯燥乏味的事情，要看懂一大堆密密麻麻的程式碼，還要理解各種複雜的數學公式。但這本書完全把我從這種負面情緒中解放出來了。 它最棒的地方在於，它將學習過程設計得像是一場引人入勝的探索之旅。作者用非常生動、有趣的語言，引導我們一步步深入Python的世界。我尤其喜歡書中那個關於「台灣夜市人潮預測」的專題，作者從收集夜市人潮的感測器資料開始，到利用歷史數據建立預測模型，再到最後將預測結果視覺化成一個簡單的App介面，整個過程都講得非常清楚。而且，書中還穿插了不少關於如何優化程式碼、提高運行效率的小技巧，這些都是我在其他書裡很少看到的。我學會了如何讓我的程式碼跑得更快，減少記憶體佔用，這對於處理大型數據集來說，真的非常重要。