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《Python數據分析與數據化運營》（宋天龍）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據分析與數據化運營

作者：宋天龍

豆瓣評分：7.1

出版社：機械工業出版社

出版年份：2017-12

頁數：524

內容簡介：

這是一部從實戰角度講解如何利用Python進行數據分析、挖掘和數據化運營的著作，不僅對數據分析的關鍵技術和技巧進行了總結，更重要的是對會員、商品、流量、內容4個主題的數據化運營進行了系統講解。

作者是國內一線數據分析師和大數據專家，在數據分析和數據化運營領域有近10年的經驗，在業內頗具知名度和影響力。本書不僅得到了宋星、黃成明、宮鑫等14位資深專家的好評和推薦，還得到了天善智能、中國統計網等多個數據科學相關機構的支持和高度認可。

全書的內容在邏輯上共分為兩大部分：

第一部分（第1~4章）：Python數據分析與挖掘

著重講解了Python和數據化運營的基本知識，以及Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗。包含11條數據預處理經驗、39個數據預處理知識點、14個數據分析和挖掘的建模主題。

第二部分（第5~9章）：Python數據化運營

這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。在每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

本書提供案例數據和源代碼（中文注釋）下載，供讀者實操時使用。

作者簡介：

宋天龍（TonySong）

大數據技術專家，歷任軟通動力集團大數據研究院數據總監、Webtrekk（德國*大的網站數據分析服務提供商）中國區技術和咨詢負責人、國美在線大數據中心經理。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端的數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習，以及數據工程交付。擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、大數據產品開發、網站流量系統建設、網站智能推薦、企業大數據智能等大型數據工作項目。參與實施多個客戶案例，包括Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網，國美在線、迪信通等。

著有《網站數據挖掘與分析：系統方法與商業實踐》《企業大數據系統構建實戰：技術、架構、實施與應用》。

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《Python數據分析與數據化運營（第2版）》（宋天龍）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據分析與數據化運營（第2版）

作者：宋天龍

豆瓣評分：7.9

出版社：機械工業出版社

出版年份：2019-6-1

頁數：549

內容簡介：

這是一本將數據分析技術與數據使用場景深度結合的著作，從實戰角度講解了如何利用Python進行數據分析和數據化運營。

暢銷書全新、大幅升級，第1版近乎100%的好評，第2版不僅將Python升級到了新的版本，而且對具體內容進行了大幅度的補充和優化。作者是有10餘年數據分析與數據化運營的資深大數據專家，書中對50餘個數據工作流知識點、14個數據分析與挖掘主題、4個數據化運營主題、8個綜合性案例進行了全面的講解，能讓數據化運營結合數據使用場景360°落地。

全書一共9章，分為兩個部分：

第一部分（第1-4章） Python數據分析與挖掘

首先介紹了Python和數據化運營的基本知識，然後詳細講解了Python數據獲取（結構化和非結構化）、預處理、分析和挖掘的關鍵技術和經驗，包含10大類預處理經驗、14個數據分析與挖掘主題，50餘個知識點。

第二部分（第5~9章） Python數據化運營

這是本書的核心，詳細講解了會員運營、商品運營、流量運營和內容運營4大主題，以及提升數據化運營價值的方法。每個運營主題中都包含了基本知識、評估指標、應用場景、數據分析模型、數據分析小技巧、數據分析大實話以及2個綜合性的應用案例。

作者簡介：

宋天龍(TonySong)

大數據技術專家，觸脈咨詢合夥人兼副總裁，前Webtrekk中國區技術和咨詢負責人（Webtrekk，德國的在線數據分析服務提供商）。

擅長數據挖掘、建模、分析與運營，精通端到端數據價值場景設計、業務需求轉換、數據結構梳理、數據建模與學習以及數據工程交付。在電子商務、零售、銀行、保險等多個行業擁有豐富的數據項目工作經驗，參與過集團和企業級數據體系規劃、DMP與數據倉庫建設、大數據產品開發、網站流量系統建設、個性化智能推薦與精準營銷、企業大數據智能等。參與實施客戶案例包括聯合利華、Webpower、德國OTTO集團電子商務（中國）、Esprit中國、豬八戒網、順豐優選、樂視商城、泰康人壽、酒仙網、國美在線、迪信通等。

㈢ Python 數據處理（三十五）—— 文本數據處理

在 pandas 中，存儲文本主要有兩種方式

但一般建議使用 StringDtype 類型存儲文本數據。都是由於各種原因，現在字元串數據的默認存儲類型還是 object 。

要存儲為 string 類型，需要顯式的設置 dtype 參數

或者在創建 Series 或 DataFrame 之後，使用 astype 轉換類型

也可以使用 StringDtype/"string" 轉換其他非字元串類型的數據

轉換現有數據的類型

StringDtype 類型對象與 object 類型之間存在一些差異

兩個結果的輸出都是 Int64 類型。將其與 object 類型比較

當存在 NA 值時，輸出為 float64 。類似地，對於返回布爾值的方法

Series 和 Index 有一套字元串處理方法，可以方便地對數組的每個元素進行操作，最重要的是，這些方法會自動忽略缺失值。

這些方法可以通過 str 屬性訪問，通常具有與內置字元串方法相匹配的名稱

Index 上的字元串方法對於清理或轉換 DataFrame 的列特別有用。

例如，您可能有帶有前導或後置空格的列

因為 df.columns 是一個 Index 對象，所以我們可以使用 .str 訪問器

我們可以根據需要對列名進行處理，然後重新設置列名。

例如，我們刪除列名的前後空格，並將其改為小寫字母，同時用 _ 替換剩餘的空格

split 方法會返回一個值為 list 的 Series

可以使用 get 或 [] 訪問拆分後的列表中的元素

更簡單的方法是設置 expand 參數，返回一個 DataFrame

當原來的 Series 包含 StringDtype 類型的數據時，輸出列也將全部為 StringDtype

當然，也可以設置切割次數

它還有個對應的 rsplit 方法，從右邊起始對字元串進行拆分

replace 參數支持使用正則表達式，前兩個參數是 pat (匹配模式) 和 repl (替換字元串)

如果只是想要替換字元串字面值，可以將 regex 參數設置為 False ，而不需要對每個特殊字元進行轉義。此時 pat 和 repl 參數必須是字元串

此外， replace 方法還接受一個可調用的替換函數，會使用 re.sub() 方法在每個匹配的模式上調用該函數

該函數需要傳入一個正則對象作為位置參數，並返回一個字元串。例如

replace 方法的 pat 參數還接受 re.compile() 編譯的正則表達式對象。所有的 flags 需要在編譯正則對象時設置

如果在 replace 中設置 flags 參數，則會拋出異常

有幾種方法可以將一個 Series 或 Index 與自己或其他的 Series 或 Index 相連接，所有這些方法都是基於 cat() 方法

可以連接一個 Series 或 Index 的內容

如果未指定 sep 參數，則默認為空字元串

默認會跳過缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式

cat() 的第一個參數 others 可以是類似列表的對象，但是其長度需要和調用對象一致

只要兩個對象中存在缺失值，對應的結果中也是缺失值，除非指定了 na_rep

others 參數也可以是二維的，但是得保證其行數必須與調用的對象一致

對於 Series 或 DataFrame 的連接，可以通過設置 join 參數指定對齊方式

通常 join 可選范圍為： 'left' , 'outer' , 'inner' , 'right' 。此時，不再要求兩個對象長度一致

當 others 參數是 DataFrame 時，也可以使用

可以將一些類似數組的對象（如 Series ， Index 等）放在一個類似列表的容器中，然後傳遞給 cat

對於沒有索引的對象，其長度必須與調用 cat 的對象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非設置了 json=None 。

如果在 others 參數上包含不同索引的對象，且設置了 join='right' ，則最後的結果將會是這些索引的並集

㈣ python數據分析怎麼使用，都需要學習什麼技術

Python是一種面向對象、直譯式計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明。由於他簡單、易學、免費開源、可移植性、可擴展性等特點，Python又被稱之為膠水語言。下圖為主要程序語言近年來的流行趨勢，Python受歡迎程度扶搖直上。

Python數據分析，主要需要學習以下內容：

1、Python語法基礎

2、Python數據分析擴展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬蟲基礎（非必須，但可以提升興趣）

4、Python數據探索及預處理

5、Python機器學習

python的下載和安裝環境：難點主要是在環境的安裝上，很多小白往往一腔熱血但是面對環境安裝的時候就泄了氣，因為我會用Anaconda為例進行環境的安裝，同時我建議初學者不要下載具有IDE功能的集成開發環境，比如Eclipse插件等。

數據類型：python的數據類型比較簡單，基本上就可以分為兩大類——數值和字元串。

• 數值：數值是python最基礎的數據類型，也是我們賦值給變數時最常用的形式，主要包括整型、布爾型等。

• 字元串：也就是文本數據，在python中一般用引號來定義，可以通過python進行拼接和重疊，實現文本數據的處理；

• 索引和切片：索引是有序列每個子元素在序列的位置，切片就是對序列的部分截取。

數據結構：python的數據結構可以分為四種，列表、元組、字典、集合。

• 列表：用中括弧表示，可以容納任何對象元素，包括字元串，而且每個元素都可以變化；

• 元組：其實就是一個固定的列表，初始化元素的值是絕對不能變化的；

• 字典：可以理解為現實的字典，通過查找拼音（鍵）就能找到這個讀音的所有字（數值）；中

• 集合：數學上的概念，每個集合中的元素是無序的，不可重復的對象；

數據分析的目的是從數據里找規律，因此想要掌握python必須要學習一些基礎的數理理論，這是成為一個數據分析師必備的能力。對於python來說，其涉及的數理統計學基礎主要由演算法、統計學、概率論等

sql是python的基礎，如果你已經掌握了SQL，那麼這一章你就可以直接跳過，那麼你就要好好學習這部分的內容，因為sql是入門python的關鍵基礎，同時它也是每個數據分析師必備的技能，主要目的是用sql來進行增刪改查等操作，對數據進行篩選。

以上的回答希望對你有所幫助

㈤ 《Python數據分析與挖掘實戰》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據分析與挖掘實戰》（張良均）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：Python數據分析與挖掘實戰

作者：張良均

豆瓣評分：7.6

出版社：機械工業出版社

出版年份：2016-1

頁數：335

內容簡介：

10餘位數據挖掘領域資深專家和科研人員，10餘年大數據挖掘咨詢與實施經驗結晶。從數據挖掘的應用出發，以電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業真實案例為主線，深入淺出介紹Python數據挖掘建模過程，實踐性極強。

本書共15章，分兩個部分：基礎篇、實戰篇。基礎篇介紹了數據挖掘的基本原理，實戰篇介紹了一個個真實案例，通過對案例深入淺出的剖析，使讀者在不知不覺中通過案例實踐獲得數據挖掘項目經驗，同時快速領悟看似難懂的數據挖掘理論。讀者在閱讀過程中，應充分利用隨書配套的案例建模數據，藉助相關的數據挖掘建模工具，通過上機實驗，以快速理解相關知識與理論。

基礎篇（第1～5章），第1章的主要內容是數據挖掘概述；第2章對本書所用到的數據挖掘建模工具Python語言進行了簡明扼要的說明；第3章、第4章、第5章對數據挖掘的建模過程，包括數據探索、數據預處理及挖掘建模的常用演算法與原理進行了介紹。

實戰篇（第6～15章），重點對數據挖掘技術在電力、航空、醫療、互聯網、生產製造以及公共服務等行業的應用進行了分析。在案例結構組織上，本書是按照先介紹案例背景與挖掘目標，再闡述分析方法與過程，最後完成模型構建的順序進行的，在建模過程的關鍵環節，穿插程序實現代碼。最後通過上機實踐，加深讀者對數據挖掘技術在案例應用中的理解。

作者簡介：

張良均 ，資深大數據挖掘專家和模式識別專家，高級信息項目管理師，有10多年的大數據挖掘應用、咨詢和培訓經驗。為電信、電力、政府、互聯網、生產製造、零售、銀行、生物、化工、醫葯等多個行業上百家大型企業提供過數據挖掘應用與咨詢服務，實踐經驗非常豐富。此外，他精通Java EE企業級應用開發，是廣東工業大學、華南師范大學、華南農業大學、貴州師范學院、韓山師范學院、廣東技術師范學院兼職教授，著有《神經網路實用教程》、《數據挖掘：實用案例分析》、《MATLAB數據分析與挖掘實戰》《R語言數據分析與挖掘實戰》等暢銷書。

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《Python深度學習》（[美] 弗朗索瓦•肖萊）電子書網盤下載免費在線閱讀

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提取碼: 3qx5

書名：Python深度學習

作者：[美] 弗朗索瓦•肖萊

譯者：張亮

豆瓣評分：9.6

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2018-8

頁數：292

內容簡介：

本書由Keras之父、現任Google人工智慧研究員的弗朗索瓦肖萊（Franois Chollet）執筆，詳盡介紹了用Python和Keras進行深度學習的探索實踐，涉及計算機視覺、自然語言處理、生成式模型等應用。書中包含30多個代碼示例，步驟講解詳細透徹。由於本書立足於人工智慧的可達性和大眾化，讀者無須具備機器學習相關背景知識即可展開閱讀。在學習完本書後，讀者將具備搭建自己的深度學習環境、建立圖像識別模型、生成圖像和文字等能力。

作者簡介：

【作者簡介】

弗朗索瓦•肖萊（François Chollet）

Keras之父，TensorFlow機器學習框架貢獻者，Kaggle競賽教練，個人Kaggle競賽全球排名曾獲得第17名。目前任職於Google，從事人工智慧研究，尤其關注計算機視覺與機器學習在形式推理方面的應用。

【譯者簡介】

張亮（hysic）

畢業於北京大學物理學院，愛好機器學習和數據分析的核安全工程師，譯有《Python數據處理》《Python機器學習基礎教程》等。

㈦ Python 數據處理（十八）—— HTML 表格

頂級 read_html() 函數可以接受 HTML 字元串、文件或URL，並將 HTML 表解析為 pandas DataFrames 列表。

注意 ：即使 HTML 內容中僅包含一個表， read_html 也會返回 DataFrame 對象的列表

讓我們看幾個例子

讀入 banklist.html 文件的內容，並將其作為字元串傳遞給 read_html

如果願意，您甚至可以傳入 StringIO 的實例

讀取 URL 並匹配包含特定文本的表

指定一個標題行(默認情況下 <th> 或 <td> 位於 <thead> 中的元素用於形成列索引，如果 <thead> 中包含多個行，那麼創建一個多索引)

指定索引列

指定要跳過的行數：

使用列表指定要跳過的行數（ range 函數也適用）

指定一個 HTML 屬性

指定應轉換為 NaN 的值

指定是否保持默認的 NaN 值集

可以為列指定轉換器。這對於具有前導零的數字文本數據很有用。

默認情況下，將數字列轉換為數字類型，並且前導零會丟失。為了避免這種情況，我們可以將這些列轉換為字元串

組合上面的選項

讀取 to_html 的輸出（會損失浮點數的精度）

當只提供了一個解析器時，如果解析失敗， lxml 解析器會拋出異常，最好的方式是指定一個解析器列表

但是，如果安裝了 bs4 和 html5lib 並傳入 None 或 ['lxml'，'bs4'] ，則解析很可能會成功。

DataFrame 對象有一個實例方法 to_html ，它將 DataFrame 的內容呈現為 html 表格。

函數參數與上面描述的方法 to_string 相同。

columns 參數將限制顯示的列

float_format 參數控制浮點值的精度

bold_rows 默認情況下將使行標簽加粗，但你可以關閉它

classes 參數提供了給 HTML 表 設置 CSS 類的能力。

請注意，這些類附加到現有的 dataframe 類之後

render_links 參數提供了向包含 url 的單元格添加超鏈接的能力

最後， escape 參數允許您控制 HTML 結果中是否轉義了 "<" 、 ">" 和 "&" 字元（默認情況下為 True ）。

因此，要獲得沒有轉義字元的 HTML ，請傳遞 escape=False

轉義

不轉義

在某些瀏覽器上這兩個 HTML 表可能並不會顯示出差異。

在頂級 pandas io 函數 read_html 中，用於解析 HTML 表的庫存在一些問題

㈧ Python 數據處理（二十四）—— 索引和選擇

如果你想獲取 'A' 列的第 0 和第 2 個元素，你可以這樣做:

這也可以用 .iloc 獲取，通過使用位置索引來選擇內容

可以使用 .get_indexer 獲取多個索引:

警告 ：

對於包含一個或多個缺失標簽的列表，使用 .loc 或 [] 將不再重新索引，而是使用 .reindex

在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一個有效標簽，就可以使用 .loc[list-of-labels]

但是現在，只要索引列表中存在缺失的標簽將引發 KeyError 。推薦的替代方法是使用 .reindex() 。

例如

索引列表的標簽都存在

先前的版本

但是，現在

索引標簽列表中包含不存在的標簽，使用 reindex

另外，如果你只想選擇有效的鍵，可以使用下面的方法，同時保留了數據的 dtype

對於 .reindex() ，如果有重復的索引將會引發異常

通常，您可以將所需的標簽與當前軸做交集，然後重新索引

但是，如果你的索引結果包含重復標簽，還是會引發異常

使用 sample() 方法可以從 Series 或 DataFrame 中隨機選擇行或列。

該方法默認會對行進行采樣，並接受一個特定的行數、列數，或數據子集。

默認情況下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 參數進行替換采樣

默認情況下，每一行被選中的概率相等，但是如果你想讓每一行有不同的概率，你可以為 sample 函數的 weights 參數設置抽樣權值

這些權重可以是一個列表、一個 NumPy 數組或一個 Series ，但它們的長度必須與你要抽樣的對象相同。

缺失的值將被視為權重為零，並且不允許使用 inf 值。如果權重之和不等於 1 ，則將所有權重除以權重之和，將其重新歸一化。例如

當應用於 DataFrame 時，您可以通過簡單地將列名作為字元串傳遞給 weights 作為采樣權重（前提是您要采樣的是行而不是列）。

sample 還允許用戶使用 axis 參數對列進行抽樣。

最後，我們還可以使用 random_state 參數為 sample 的隨機數生成器設置一個種子，它將接受一個整數（作為種子）或一個 NumPy RandomState 對象

當為該軸設置一個不存在的鍵時， .loc/[] 操作可以執行放大

在 Series 的情況下，這實際上是一個追加操作

可以通過 .loc 在任一軸上放大 DataFrame

這就像 DataFrame 的 append 操作

由於用 [] 做索引必須處理很多情況（單標簽訪問、分片、布爾索引等），所以需要一些開銷來搞清楚你的意圖

如果你只想訪問一個標量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，這兩個方法在所有的數據結構上都實現了

與 loc 類似， at 提供了基於標簽的標量查找，而 iat 提供了基於整數的查找，與 iloc 類似

同時，你也可以根據這些索引進行設置值

如果索引標簽不存在，會放大數據

另一種常見的操作是使用布爾向量來過濾數據。運算符包括：

|(or) 、 &(and) 、 ~ (not)

這些必須用括弧來分組，因為默認情況下， Python 會將 df['A'] > 2 & df['B'] < 3 這樣的表達式評估為 df['A'] > (2 & df['B']) < 3 ，而理想的執行順序是 (df['A'] > 2) & (df['B'] < 3)

使用一個布爾向量來索引一個 Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一樣。

您可以使用一個與 DataFrame 的索引長度相同的布爾向量從 DataFrame 中選擇行

列表推導式和 Series 的 map 函數可用於產生更復雜的標准

我們可以使用布爾向量結合其他索引表達式，在多個軸上索引

iloc 支持兩種布爾索引。如果索引器是一個布爾值 Series ，就會引發異常。

例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正確的。但是 df.iloc[s，1] 會引發 ValueError 。

㈨ 《Python數據分析基礎》epub下載在線閱讀全文，求百度網盤雲資源

《Python數據分析基礎》（[美] Clinton W. Brownley）電子書網盤下載免費在線閱讀

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提取碼：TXPU

書名：Python數據分析基礎

作者：[美] Clinton W. Brownley

譯者：陳光欣

豆瓣評分：7.0

出版社：人民郵電出版社

出版年份：2017-8

頁數：272

內容簡介：

想深入應用手中的數據？還是想在上千份文件上重復同樣的分析過程？沒有編程經驗的非程序員們如何能在最短的時間內學會用當今炙手可熱的Python語言進行數據分析？

來自Facebook的數據專家Clinton Brownley可以幫您解決上述問題。在他的這本書里，讀者將能掌握基本Python編程方法，學會編寫出處理電子表格和資料庫中的數據的腳本，並了解使用Python模塊來解析文件、分組數據和生成統計量的方法。

學習基礎語法，創建並運行自己的Python腳本

讀取和解析CSV文件

讀取多個Excel工作表和工作簿

執行資料庫操作

搜索特定記錄、分組數據和解析文本文件

建立統計圖並繪圖

生成描述性統計量並估計回歸模型和分類模型

在Windows和Mac環境下按計劃自動運行腳本

作者簡介：

Clinton W. Brownley

博士，Facebook數據科學家，負責大數據流水線、統計建模和數據可視化項目，並為大型基礎設施建設提供數據驅動的決策建議。

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?pwd=z49b 提取碼: z49b
簡介：從pandas庫的數據分析工具開始利用高性能工具對數據進行載入、清理、轉換、合並以及重塑；利用matpIotlib創建散點圖以及靜態或互動式的可視化結果；利用pandas的groupby功能對數據集進行切片、切塊和匯總操作；處理各種各樣的時間序列數據。