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《Python数据分析与数据化运营》（宋天龙）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python数据分析与数据化运营

作者：宋天龙

豆瓣评分：7.1

出版社：机械工业出版社

出版年份：2017-12

页数：524

内容简介：

这是一部从实战角度讲解如何利用Python进行数据分析、挖掘和数据化运营的着作，不仅对数据分析的关键技术和技巧进行了总结，更重要的是对会员、商品、流量、内容4个主题的数据化运营进行了系统讲解。

作者是国内一线数据分析师和大数据专家，在数据分析和数据化运营领域有近10年的经验，在业内颇具知名度和影响力。本书不仅得到了宋星、黄成明、宫鑫等14位资深专家的好评和推荐，还得到了天善智能、中国统计网等多个数据科学相关机构的支持和高度认可。

全书的内容在逻辑上共分为两大部分：

第一部分（第1~4章）：Python数据分析与挖掘

着重讲解了Python和数据化运营的基本知识，以及Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验。包含11条数据预处理经验、39个数据预处理知识点、14个数据分析和挖掘的建模主题。

第二部分（第5~9章）：Python数据化运营

这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。在每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。

本书提供案例数据和源代码（中文注释）下载，供读者实操时使用。

作者简介：

宋天龙（TonySong）

大数据技术专家，历任软通动力集团大数据研究院数据总监、Webtrekk（德国*大的网站数据分析服务提供商）中国区技术和咨询负责人、国美在线大数据中心经理。

擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端的数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习，以及数据工程交付。拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、大数据产品开发、网站流量系统建设、网站智能推荐、企业大数据智能等大型数据工作项目。参与实施多个客户案例，包括Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网，国美在线、迪信通等。

着有《网站数据挖掘与分析：系统方法与商业实践》《企业大数据系统构建实战：技术、架构、实施与应用》。

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《Python数据分析与数据化运营（第2版）》（宋天龙）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python数据分析与数据化运营（第2版）

作者：宋天龙

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2019-6-1

页数：549

内容简介：

这是一本将数据分析技术与数据使用场景深度结合的着作，从实战角度讲解了如何利用Python进行数据分析和数据化运营。

畅销书全新、大幅升级，第1版近乎100%的好评，第2版不仅将Python升级到了新的版本，而且对具体内容进行了大幅度的补充和优化。作者是有10余年数据分析与数据化运营的资深大数据专家，书中对50余个数据工作流知识点、14个数据分析与挖掘主题、4个数据化运营主题、8个综合性案例进行了全面的讲解，能让数据化运营结合数据使用场景360°落地。

全书一共9章，分为两个部分：

第一部分（第1-4章） Python数据分析与挖掘

首先介绍了Python和数据化运营的基本知识，然后详细讲解了Python数据获取（结构化和非结构化）、预处理、分析和挖掘的关键技术和经验，包含10大类预处理经验、14个数据分析与挖掘主题，50余个知识点。

第二部分（第5~9章） Python数据化运营

这是本书的核心，详细讲解了会员运营、商品运营、流量运营和内容运营4大主题，以及提升数据化运营价值的方法。每个运营主题中都包含了基本知识、评估指标、应用场景、数据分析模型、数据分析小技巧、数据分析大实话以及2个综合性的应用案例。

作者简介：

宋天龙(TonySong)

大数据技术专家，触脉咨询合伙人兼副总裁，前Webtrekk中国区技术和咨询负责人（Webtrekk，德国的在线数据分析服务提供商）。

擅长数据挖掘、建模、分析与运营，精通端到端数据价值场景设计、业务需求转换、数据结构梳理、数据建模与学习以及数据工程交付。在电子商务、零售、银行、保险等多个行业拥有丰富的数据项目工作经验，参与过集团和企业级数据体系规划、DMP与数据仓库建设、大数据产品开发、网站流量系统建设、个性化智能推荐与精准营销、企业大数据智能等。参与实施客户案例包括联合利华、Webpower、德国OTTO集团电子商务（中国）、Esprit中国、猪八戒网、顺丰优选、乐视商城、泰康人寿、酒仙网、国美在线、迪信通等。

㈢ Python 数据处理（三十五）—— 文本数据处理

在 pandas 中，存储文本主要有两种方式

但一般建议使用 StringDtype 类型存储文本数据。都是由于各种原因，现在字符串数据的默认存储类型还是 object 。

要存储为 string 类型，需要显式的设置 dtype 参数

或者在创建 Series 或 DataFrame 之后，使用 astype 转换类型

也可以使用 StringDtype/"string" 转换其他非字符串类型的数据

转换现有数据的类型

StringDtype 类型对象与 object 类型之间存在一些差异

两个结果的输出都是 Int64 类型。将其与 object 类型比较

当存在 NA 值时，输出为 float64 。类似地，对于返回布尔值的方法

Series 和 Index 有一套字符串处理方法，可以方便地对数组的每个元素进行操作，最重要的是，这些方法会自动忽略缺失值。

这些方法可以通过 str 属性访问，通常具有与内置字符串方法相匹配的名称

Index 上的字符串方法对于清理或转换 DataFrame 的列特别有用。

例如，您可能有带有前导或后置空格的列

因为 df.columns 是一个 Index 对象，所以我们可以使用 .str 访问器

我们可以根据需要对列名进行处理，然后重新设置列名。

例如，我们删除列名的前后空格，并将其改为小写字母，同时用 _ 替换剩余的空格

split 方法会返回一个值为 list 的 Series

可以使用 get 或 [] 访问拆分后的列表中的元素

更简单的方法是设置 expand 参数，返回一个 DataFrame

当原来的 Series 包含 StringDtype 类型的数据时，输出列也将全部为 StringDtype

当然，也可以设置切割次数

它还有个对应的 rsplit 方法，从右边起始对字符串进行拆分

replace 参数支持使用正则表达式，前两个参数是 pat (匹配模式) 和 repl (替换字符串)

如果只是想要替换字符串字面值，可以将 regex 参数设置为 False ，而不需要对每个特殊字符进行转义。此时 pat 和 repl 参数必须是字符串

此外， replace 方法还接受一个可调用的替换函数，会使用 re.sub() 方法在每个匹配的模式上调用该函数

该函数需要传入一个正则对象作为位置参数，并返回一个字符串。例如

replace 方法的 pat 参数还接受 re.compile() 编译的正则表达式对象。所有的 flags 需要在编译正则对象时设置

如果在 replace 中设置 flags 参数，则会抛出异常

有几种方法可以将一个 Series 或 Index 与自己或其他的 Series 或 Index 相连接，所有这些方法都是基于 cat() 方法

可以连接一个 Series 或 Index 的内容

如果未指定 sep 参数，则默认为空字符串

默认会跳过缺失值，也可以使用 na_rep 指定缺失值的表示方式

cat() 的第一个参数 others 可以是类似列表的对象，但是其长度需要和调用对象一致

只要两个对象中存在缺失值，对应的结果中也是缺失值，除非指定了 na_rep

others 参数也可以是二维的，但是得保证其行数必须与调用的对象一致

对于 Series 或 DataFrame 的连接，可以通过设置 join 参数指定对齐方式

通常 join 可选范围为： 'left' , 'outer' , 'inner' , 'right' 。此时，不再要求两个对象长度一致

当 others 参数是 DataFrame 时，也可以使用

可以将一些类似数组的对象（如 Series ， Index 等）放在一个类似列表的容器中，然后传递给 cat

对于没有索引的对象，其长度必须与调用 cat 的对象相同。但是 Series 和 Index 可以是任意的，除非设置了 json=None 。

如果在 others 参数上包含不同索引的对象，且设置了 join='right' ，则最后的结果将会是这些索引的并集

㈣ python数据分析怎么使用，都需要学习什么技术

Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水语言。下图为主要程序语言近年来的流行趋势，Python受欢迎程度扶摇直上。

Python数据分析，主要需要学习以下内容：

1、Python语法基础

2、Python数据分析扩展包：Numpy、Pandas、Matplotlib等

3、Python爬虫基础（非必须，但可以提升兴趣）

4、Python数据探索及预处理

5、Python机器学习

python的下载和安装环境：难点主要是在环境的安装上，很多小白往往一腔热血但是面对环境安装的时候就泄了气，因为我会用Anaconda为例进行环境的安装，同时我建议初学者不要下载具有IDE功能的集成开发环境，比如Eclipse插件等。

数据类型：python的数据类型比较简单，基本上就可以分为两大类——数值和字符串。

• 数值：数值是python最基础的数据类型，也是我们赋值给变量时最常用的形式，主要包括整型、布尔型等。

• 字符串：也就是文本数据，在python中一般用引号来定义，可以通过python进行拼接和重叠，实现文本数据的处理；

• 索引和切片：索引是有序列每个子元素在序列的位置，切片就是对序列的部分截取。

数据结构：python的数据结构可以分为四种，列表、元组、字典、集合。

• 列表：用中括号表示，可以容纳任何对象元素，包括字符串，而且每个元素都可以变化；

• 元组：其实就是一个固定的列表，初始化元素的值是绝对不能变化的；

• 字典：可以理解为现实的字典，通过查找拼音（键）就能找到这个读音的所有字（数值）；中

• 集合：数学上的概念，每个集合中的元素是无序的，不可重复的对象；

数据分析的目的是从数据里找规律，因此想要掌握python必须要学习一些基础的数理理论，这是成为一个数据分析师必备的能力。对于python来说，其涉及的数理统计学基础主要由算法、统计学、概率论等

sql是python的基础，如果你已经掌握了SQL，那么这一章你就可以直接跳过，那么你就要好好学习这部分的内容，因为sql是入门python的关键基础，同时它也是每个数据分析师必备的技能，主要目的是用sql来进行增删改查等操作，对数据进行筛选。

以上的回答希望对你有所帮助

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《Python数据分析与挖掘实战》（张良均）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python数据分析与挖掘实战

作者：张良均

豆瓣评分：7.6

出版社：机械工业出版社

出版年份：2016-1

页数：335

内容简介：

10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员，10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发，以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线，深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程，实践性极强。

本书共15章，分两个部分：基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理，实战篇介绍了一个个真实案例，通过对案例深入浅出的剖析，使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验，同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中，应充分利用随书配套的案例建模数据，借助相关的数据挖掘建模工具，通过上机实验，以快速理解相关知识与理论。

基础篇（第1～5章），第1章的主要内容是数据挖掘概述；第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明；第3章、第4章、第5章对数据挖掘的建模过程，包括数据探索、数据预处理及挖掘建模的常用算法与原理进行了介绍。

实战篇（第6～15章），重点对数据挖掘技术在电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业的应用进行了分析。在案例结构组织上，本书是按照先介绍案例背景与挖掘目标，再阐述分析方法与过程，最后完成模型构建的顺序进行的，在建模过程的关键环节，穿插程序实现代码。最后通过上机实践，加深读者对数据挖掘技术在案例应用中的理解。

作者简介：

张良均 ，资深大数据挖掘专家和模式识别专家，高级信息项目管理师，有10多年的大数据挖掘应用、咨询和培训经验。为电信、电力、政府、互联网、生产制造、零售、银行、生物、化工、医药等多个行业上百家大型企业提供过数据挖掘应用与咨询服务，实践经验非常丰富。此外，他精通Java EE企业级应用开发，是广东工业大学、华南师范大学、华南农业大学、贵州师范学院、韩山师范学院、广东技术师范学院兼职教授，着有《神经网络实用教程》、《数据挖掘：实用案例分析》、《MATLAB数据分析与挖掘实战》《R语言数据分析与挖掘实战》等畅销书。

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《Python深度学习》（[美] 弗朗索瓦•肖莱）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python深度学习

作者：[美] 弗朗索瓦•肖莱

译者：张亮

豆瓣评分：9.6

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2018-8

页数：292

内容简介：

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦肖莱（Franois Chollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。

作者简介：

【作者简介】

弗朗索瓦•肖莱（François Chollet）

Keras之父，TensorFlow机器学习框架贡献者，Kaggle竞赛教练，个人Kaggle竞赛全球排名曾获得第17名。目前任职于Google，从事人工智能研究，尤其关注计算机视觉与机器学习在形式推理方面的应用。

【译者简介】

张亮（hysic）

毕业于北京大学物理学院，爱好机器学习和数据分析的核安全工程师，译有《Python数据处理》《Python机器学习基础教程》等。

㈦ Python 数据处理（十八）—— HTML 表格

顶级 read_html() 函数可以接受 HTML 字符串、文件或URL，并将 HTML 表解析为 pandas DataFrames 列表。

注意 ：即使 HTML 内容中仅包含一个表， read_html 也会返回 DataFrame 对象的列表

让我们看几个例子

读入 banklist.html 文件的内容，并将其作为字符串传递给 read_html

如果愿意，您甚至可以传入 StringIO 的实例

读取 URL 并匹配包含特定文本的表

指定一个标题行(默认情况下 <th> 或 <td> 位于 <thead> 中的元素用于形成列索引，如果 <thead> 中包含多个行，那么创建一个多索引)

指定索引列

指定要跳过的行数：

使用列表指定要跳过的行数（ range 函数也适用）

指定一个 HTML 属性

指定应转换为 NaN 的值

指定是否保持默认的 NaN 值集

可以为列指定转换器。这对于具有前导零的数字文本数据很有用。

默认情况下，将数字列转换为数字类型，并且前导零会丢失。为了避免这种情况，我们可以将这些列转换为字符串

组合上面的选项

读取 to_html 的输出（会损失浮点数的精度）

当只提供了一个解析器时，如果解析失败， lxml 解析器会抛出异常，最好的方式是指定一个解析器列表

但是，如果安装了 bs4 和 html5lib 并传入 None 或 ['lxml'，'bs4'] ，则解析很可能会成功。

DataFrame 对象有一个实例方法 to_html ，它将 DataFrame 的内容呈现为 html 表格。

函数参数与上面描述的方法 to_string 相同。

columns 参数将限制显示的列

float_format 参数控制浮点值的精度

bold_rows 默认情况下将使行标签加粗，但你可以关闭它

classes 参数提供了给 HTML 表 设置 CSS 类的能力。

请注意，这些类附加到现有的 dataframe 类之后

render_links 参数提供了向包含 url 的单元格添加超链接的能力

最后， escape 参数允许您控制 HTML 结果中是否转义了 "<" 、 ">" 和 "&" 字符（默认情况下为 True ）。

因此，要获得没有转义字符的 HTML ，请传递 escape=False

转义

不转义

在某些浏览器上这两个 HTML 表可能并不会显示出差异。

在顶级 pandas io 函数 read_html 中，用于解析 HTML 表的库存在一些问题

㈧ Python 数据处理（二十四）—— 索引和选择

如果你想获取 'A' 列的第 0 和第 2 个元素，你可以这样做:

这也可以用 .iloc 获取，通过使用位置索引来选择内容

可以使用 .get_indexer 获取多个索引:

警告 ：

对于包含一个或多个缺失标签的列表，使用 .loc 或 [] 将不再重新索引，而是使用 .reindex

在以前的版本中，只要索引列表中存在至少一个有效标签，就可以使用 .loc[list-of-labels]

但是现在，只要索引列表中存在缺失的标签将引发 KeyError 。推荐的替代方法是使用 .reindex() 。

例如

索引列表的标签都存在

先前的版本

但是，现在

索引标签列表中包含不存在的标签，使用 reindex

另外，如果你只想选择有效的键，可以使用下面的方法，同时保留了数据的 dtype

对于 .reindex() ，如果有重复的索引将会引发异常

通常，您可以将所需的标签与当前轴做交集，然后重新索引

但是，如果你的索引结果包含重复标签，还是会引发异常

使用 sample() 方法可以从 Series 或 DataFrame 中随机选择行或列。

该方法默认会对行进行采样，并接受一个特定的行数、列数，或数据子集。

默认情况下， sample 每行最多返回一次，但也可以使用 replace 参数进行替换采样

默认情况下，每一行被选中的概率相等，但是如果你想让每一行有不同的概率，你可以为 sample 函数的 weights 参数设置抽样权值

这些权重可以是一个列表、一个 NumPy 数组或一个 Series ，但它们的长度必须与你要抽样的对象相同。

缺失的值将被视为权重为零，并且不允许使用 inf 值。如果权重之和不等于 1 ，则将所有权重除以权重之和，将其重新归一化。例如

当应用于 DataFrame 时，您可以通过简单地将列名作为字符串传递给 weights 作为采样权重（前提是您要采样的是行而不是列）。

sample 还允许用户使用 axis 参数对列进行抽样。

最后，我们还可以使用 random_state 参数为 sample 的随机数生成器设置一个种子，它将接受一个整数（作为种子）或一个 NumPy RandomState 对象

当为该轴设置一个不存在的键时， .loc/[] 操作可以执行放大

在 Series 的情况下，这实际上是一个追加操作

可以通过 .loc 在任一轴上放大 DataFrame

这就像 DataFrame 的 append 操作

由于用 [] 做索引必须处理很多情况（单标签访问、分片、布尔索引等），所以需要一些开销来搞清楚你的意图

如果你只想访问一个标量值，最快的方法是使用 at 和 iat 方法，这两个方法在所有的数据结构上都实现了

与 loc 类似， at 提供了基于标签的标量查找，而 iat 提供了基于整数的查找，与 iloc 类似

同时，你也可以根据这些索引进行设置值

如果索引标签不存在，会放大数据

另一种常见的操作是使用布尔向量来过滤数据。运算符包括：

|(or) 、 &(and) 、 ~ (not)

这些必须用括号来分组，因为默认情况下， Python 会将 df['A'] > 2 & df['B'] < 3 这样的表达式评估为 df['A'] > (2 & df['B']) < 3 ，而理想的执行顺序是 (df['A'] > 2) & (df['B'] < 3)

使用一个布尔向量来索引一个 Series ，其工作原理和 NumPy ndarray 一样。

您可以使用一个与 DataFrame 的索引长度相同的布尔向量从 DataFrame 中选择行

列表推导式和 Series 的 map 函数可用于产生更复杂的标准

我们可以使用布尔向量结合其他索引表达式，在多个轴上索引

iloc 支持两种布尔索引。如果索引器是一个布尔值 Series ，就会引发异常。

例如，在下面的例子中， df.iloc[s.values, 1] 是正确的。但是 df.iloc[s，1] 会引发 ValueError 。

㈨ 《Python数据分析基础》epub下载在线阅读全文，求百度网盘云资源

《Python数据分析基础》（[美] Clinton W. Brownley）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：Python数据分析基础

作者：[美] Clinton W. Brownley

译者：陈光欣

豆瓣评分：7.0

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-8

页数：272

内容简介：

想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件上重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？

来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。

学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本

读取和解析CSV文件

读取多个Excel工作表和工作簿

执行数据库操作

搜索特定记录、分组数据和解析文本文件

建立统计图并绘图

生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型

在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本

作者简介：

Clinton W. Brownley

博士，Facebook数据科学家，负责大数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。

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?pwd=z49b 提取码: z49b
简介：从pandas库的数据分析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑；利用matpIotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果；利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作；处理各种各样的时间序列数据。