Analiza danych stała się samodzielną dyscypliną wiedzy interesującą specjalistów z wielu branż: analityków biznesowych, statystyków, architektów oprogramowania czy też osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Wydobywanie informacji ze zbiorów danych pozwala na uzyskanie wiedzy niedostępnej w inny sposób. W tym celu dane trzeba odpowiednio przygotować, oczyścić, przetworzyć i oczywiście poddać analizie. Warto również zadbać o ich wizualizację. Do tych wszystkich zadań najlepiej wykorzystać specjalne narzędzia opracowane w języku Python.

Prezentowana książka jest drugim, zaktualizowanym i uzupełnionym, wydaniem klasycznego podręcznika napisanego z myślą o analitykach, którzy dotychczas nie pracowali w Pythonie, oraz o programistach Pythona, którzy nie zajmowali się dotąd analizą danych ani obliczeniami naukowymi. Przedstawiono tu możliwości oferowane przez Pythona 3.6 oraz najnowsze funkcje pakietów Pandas i NumPy, a także środowisk IPython i Jupyter. Przy opisie poszczególnych narzędzi analitycznych wyjaśniono ich działanie i zaprezentowano przykłady ich wykorzystania w sposób efektywny i kreatywny. Ta książka powinna się znaleźć w podręcznej bibliotece każdego analityka danych!

Najważniejsze zagadnienia:

• Eksploracja danych za pomocą powłoki IPython i środowiska Jupyter
• Korzystanie z pakietów NumPy i Pandas
• Tworzenie wizualizacji danych za pomocą pakietu Matplotlib
• Praca z danymi regularnych i nieregularnych szeregów czasowych
• Rozwiązywanie rzeczywistych problemów analitycznych

Python: poznaj idealne narzędzie do analizy danych!

Wes McKinney jest świetnie znany jako twórca pakietu Pandas - popularnej otwartej biblioteki Pythona przeznaczonej do analizy danych. Zajmuje się językami Python i C++. Jest związany ze środowiskiem analityków pracujących w Pythonie i z Apache Software Foundation, z którą rozwija wiele ciekawych projektów. Obecnie pracuje w Nowym Jorku jako architekt oprogramowania. McKinney często występuje w roli prelegenta na różnych konferencjach. Uwielbia podróże, interesuje się lingwistyką i językami obcymi.

Osoby które kupowały "Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II", wybierały także:

• Receptura na Python. Kurs Video. 54 praktyczne porady dla programist 199,00 zł, (59,70 zł -70%)
• Złam ten kod z Pythonem. Jak tworzyć, testować i łamać szyfry 86,77 zł, (26,90 zł -69%)
• NLP. Kurs video. Analiza danych tekstowych w j 149,00 zł, (59,60 zł -60%)
• Web scraping w Data Science. Kurs video. Uczenie maszynowe i architektura splotowych sieci neuronowych 179,00 zł, (71,60 zł -60%)
• Python dla administrator 179,00 zł, (71,60 zł -60%)

Spis treści

Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II eBook -- spis treści

Przedmowa (11)

1. Wstęp (15)

• 1.1. O czym jest ta książka? (15)
  • Jakie rodzaje danych? (15)
• 1.2. Dlaczego warto korzystać z Pythona w celu przeprowadzenia analizy danych? (16)
  • Python jako spoiwo (16)
  • Rozwiązywanie problemu "dwujęzyczności" (17)
  • Dlaczego nie Python? (17)
• 1.3. Podstawowe biblioteki Pythona (17)
  • NumPy (18)
  • pandas (18)
  • Matplotlib (19)
  • IPython i Jupyter (19)
  • SciPy (20)
  • Scikit-learn (21)
  • statsmodels (21)
• 1.4. Instalacja i konfiguracja (22)
  • Windows (22)
  • Apple (OS X, macOS) (23)
  • GNU, Linux (23)
  • Instalowanie i aktualizowanie pakietów Pythona (24)
  • Python 2 i Python 3 (24)
  • Zintegrowane środowiska programistyczne i edytory tekstowe (25)
• 1.5. Społeczność i konferencje (25)
• 1.6. Nawigacja po książce (26)
  • Przykłady kodu (27)
  • Przykładowe dane (27)
  • Konwencje importowania (27)
  • Żargon (27)

2. Podstawy Pythona oraz obsługi narzędzi IPython i Jupyter (29)

• 2.1. Interpreter Pythona (30)
• 2.2. Podstawy interpretera IPython (31)
  • Uruchamianie powłoki IPython (31)
  • Uruchamianie notatnika Jupyter Notebook (32)
  • Uzupełnianie poleceń (35)
  • Introspekcja (36)
  • Polecenie %run (37)
  • Wykonywanie kodu ze schowka (39)
  • Skróty klawiaturowe działające w terminalu (39)
  • Polecenia magiczne (40)
  • Integracja pakietu matplotlib (42)
• 2.3. Podstawy Pythona (42)
  • Semantyka języka Python (43)
  • Skalarne typy danych (50)
  • Przepływ sterowania (57)

3. Wbudowane struktury danych, funkcje i pliki (61)

• 3.1. Struktury danych i sekwencje (61)
  • Krotka (61)
  • Lista (64)
  • Wbudowane funkcje obsługujące sekwencje (68)
  • Słownik (70)
  • Zbiór (73)
  • Lista, słownik i zbiór - składanie (75)
• 3.2. Funkcje (77)
  • Przestrzenie nazw, zakres i funkcje lokalne (78)
  • Zwracanie wielu wartości (79)
  • Funkcje są obiektami (79)
  • Funkcje anonimowe (lambda) (81)
  • Currying - częściowa aplikacja argumentów (82)
  • Generatory (82)
  • Błędy i obsługa wyjątków (84)
• 3.3. Pliki i system operacyjny (86)
  • Bajty i kodowanie Unicode w plikach (89)
• 3.4. Podsumowanie (91)

4. Podstawy biblioteki NumPy: obsługa tablic i wektorów (93)

• 4.1. NumPy ndarray - wielowymiarowy obiekt tablicowy (95)
  • Tworzenie tablic ndarray (96)
  • Typ danych tablic ndarray (98)
  • Działania matematyczne z tablicami NumPy (100)
  • Podstawy indeksowania i przechwytywania części (101)
  • Indeksowanie i wartości logiczne (105)
  • Indeksowanie specjalne (108)
  • Transponowanie tablic i zamiana osi (109)
• 4.2. Funkcje uniwersalne - szybkie funkcje wykonywane na poszczególnych elementach tablicy (110)
• 4.3. Programowanie z użyciem tablic (113)
  • Logiczne operacje warunkowe jako operacje tablicowe (115)
  • Metody matematyczne i statystyczne (116)
  • Metody tablic logicznych (117)
  • Sortowanie (118)
  • Wartości unikalne i operacje logiczne (119)
• 4.4. Tablice i operacje na plikach (120)
• 4.5. Algebra liniowa (120)
• 4.6. Generowanie liczb pseudolosowych (122)
• 4.7. Przykład: błądzenie losowe (124)
  • Jednoczesne symulowanie wielu błądzeń losowych (125)
• 4.8. Podsumowanie (126)

5. Rozpoczynamy pracę z biblioteką pandas (127)

• 5.1. Wprowadzenie do struktur danych biblioteki pandas (127)
  • Obiekt Series (128)
  • Obiekt DataFrame (131)
  • Obiekty index (137)
• 5.2. Podstawowe funkcjonalności (139)
  • Uaktualnianie indeksu (139)
  • Odrzucanie elementów osi (141)
  • Indeksowanie, wybieranie i filtrowanie (143)
  • Indeksy w postaci liczb całkowitych (147)
  • Działania arytmetyczne i wyrównywanie danych (148)
  • Funkcje apply i map (153)
  • Sortowanie i tworzenie rankingów (154)
  • Indeksy osi ze zduplikowanymi etykietami (157)
• 5.3. Podsumowywanie i generowanie statystyk opisowych (158)
  • Współczynnik korelacji i kowariancja (161)
  • Unikalne wartości, ich liczba i przynależność (163)
• 5.4. Podsumowanie (165)

6. Odczyt i zapis danych, formaty plików (167)

• 6.1. Odczyt i zapis danych w formacie tekstowym (167)
  • Wczytywanie części pliku tekstowego (173)
  • Zapis danych w formacie tekstowym (174)
  • Praca z plikami danych rozgraniczonych (176)
  • Dane w formacie JSON (178)
  • XML i HTML - web scraping (179)
• 6.2. Formaty danych binarnych (182)
  • Obsługa formatu HDF5 (183)
  • Wczytywanie plików programu Microsoft Excel (185)
• 6.3. Obsługa interfejsów sieciowych (186)
• 6.4. Obsługa baz danych (187)
• 6.5. Podsumowanie (188)

7. Czyszczenie i przygotowywanie danych (189)

• 7.1. Obsługa brakujących danych (189)
  • Filtrowanie brakujących danych (191)
  • Wypełnianie brakujących danych (193)
• 7.2. Przekształcanie danych (195)
  • Usuwanie duplikatów (195)
  • Przekształcanie danych przy użyciu funkcji lub mapowania (196)
  • Zastępowanie wartości (197)
  • Zmiana nazw indeksów osi (199)
  • Dyskretyzacja i podział na koszyki (200)
  • Wykrywanie i filtrowanie elementów odstających (202)
  • Permutacje i próbkowanie losowe (203)
  • Przetwarzanie wskaźników i zmiennych zastępczych (204)
• 7.3. Operacje przeprowadzane na łańcuchach (207)
  • Metody obiektu typu string (207)
  • Wyrażenia regularne (209)
  • Wektoryzacja funkcji łańcuchów w pakiecie pandas (212)
• 7.4. Podsumowanie (215)

8. Przetwarzanie danych - operacje łączenia, wiązania i przekształcania (217)

• 8.1. Indeksowanie hierarchiczne (217)
  • Zmiana kolejności i sortowanie poziomów (220)
  • Parametry statystyki opisowej z uwzględnieniem poziomu (220)
  • Indeksowanie z kolumnami ramki danych (221)
• 8.2. Łączenie zbiorów danych (222)
  • Łączenie ramek danych w stylu łączenia elementów baz danych (222)
  • Łączenie przy użyciu indeksu (227)
  • Konkatenacja wzdłuż osi (230)
  • Łączenie częściowo nakładających się danych (234)
• 8.3. Zmiana kształtu i operacje osiowe (235)
  • Przekształcenia z indeksowaniem hierarchicznym (236)
  • Przekształcanie z formatu "długiego" na "szeroki" (238)
  • Przekształcanie z formatu "szerokiego" na "długi" (241)
• 8.4. Podsumowanie (243)

9. Wykresy i wizualizacja danych (245)

• 9.1. Podstawy obsługi interfejsu pakietu matplotlib (245)
  • Obiekty figure i wykresy składowe (246)
  • Kolory, oznaczenia i style linii (250)
  • Punkty, etykiety i legendy (252)
  • Adnotacje i rysunki (255)
  • Zapisywanie wykresów w postaci plików (257)
  • Konfiguracja pakietu matplotlib (258)
• 9.2. Generowanie wykresów za pomocą pakietów pandas i seaborn (259)
  • Wykresy liniowe (259)
  • Wykresy słupkowe (262)
  • Histogramy i wykresy gęstości (266)
  • Wykresy punktowe (268)
  • Wykresy panelowe i dane kategoryczne (269)
• 9.3. Inne narzędzia przeznaczone do wizualizacji danych w Pythonie (272)
• 9.4. Podsumowanie (272)

10. Agregacja danych i operacje wykonywane na grupach (273)

• 10.1. Mechanika interfejsu groupby (274)
  • Iteracja po grupach (277)
  • Wybieranie kolumny lub podzbioru kolumn (278)
  • Grupowanie przy użyciu słowników i serii (279)
  • Grupowanie przy użyciu funkcji (280)
  • Grupowanie przy użyciu poziomów indeksu (280)
• 10.2. Agregacja danych (281)
  • Przetwarzanie kolumna po kolumnie i stosowanie wielu funkcji (282)
  • Zwracanie zagregowanych danych bez indeksów wierszy (285)
• 10.3. Metoda apply - ogólne zastosowanie techniki dziel-zastosuj-połącz (286)
  • Usuwanie kluczy grup (288)
  • Kwantyle i analiza koszykowa (288)
  • Przykład: wypełnianie brakujących wartości przy użyciu wartości charakterystycznych dla grupy (290)
  • Przykład: losowe generowanie próbek i permutacja (292)
  • Przykład: średnie ważone grup i współczynnik korelacji (293)
  • Przykład: regresja liniowa grup (295)
• 10.4. Tabele przestawne i krzyżowe (295)
  • Tabele krzyżowe (298)
• 10.5. Podsumowanie (299)

11. Szeregi czasowe (301)

• 11.1. Typy danych i narzędzia przeznaczone do obsługi daty i czasu (302)
  • Konwersja pomiędzy obiektami string i datetime (303)
• 11.2. Podstawy szeregów czasowych (305)
  • Indeksowanie i wybieranie (306)
  • Szeregi czasowe z duplikatami indeksów (309)
• 11.3. Zakresy dat, częstotliwości i przesunięcia (310)
  • Generowanie zakresów dat (310)
  • Częstotliwości i przesunięcia daty (313)
  • Przesuwanie daty (314)
• 11.4. Obsługa strefy czasowej (317)
  • Lokalizacja i konwersja stref czasowych (317)
  • Operacje z udziałem obiektów Timestamp o wyznaczonej strefie czasowej (319)
  • Operacje pomiędzy różnymi strefami czasowymi (320)
• 11.5. Okresy i przeprowadzanie na nich operacji matematycznych (321)
  • Konwersja częstotliwości łańcuchów (322)
  • Kwartalne częstotliwości okresów (323)
  • Konwersja znaczników czasu na okresy (i z powrotem) (325)
  • Tworzenie obiektów PeriodIndex na podstawie tablic (326)
• 11.6. Zmiana rozdzielczości i konwersja częstotliwości (328)
  • Zmniejszanie częstotliwości (329)
  • Zwiększanie rozdzielczości i interpolacja (332)
  • Zmiana rozdzielczości z okresami (333)
• 11.7. Funkcje ruchomego okna (334)
  • Funkcje ważone wykładniczo (337)
  • Binarne funkcje ruchomego okna (338)
  • Funkcje ruchomego okna definiowane przez użytkownika (340)
• 11.8. Podsumowanie (340)

12. Zaawansowane funkcje biblioteki pandas (341)

• 12.1. Dane kategoryczne (341)
  • Kontekst i motywacja (341)
  • Typ Categorical w bibliotece pandas (343)
  • Obliczenia na obiektach typu Categorical (345)
  • Metody obiektu kategorycznego (347)
• 12.2. Zaawansowane operacje grupowania (349)
  • Transformacje grup i "nieobudowane" operacje grupowania (349)
  • Zmiana rozdzielczości czasu przeprowadzana przy użyciu grup (353)
• 12.3. Techniki łączenia metod w łańcuch (354)
  • Metoda pipe (355)
• 12.4. Podsumowanie (356)

13. Wprowadzenie do bibliotek modelujących (357)

• 13.1. Łączenie pandas z kodem modelu (357)
• 13.2. Tworzenie opisów modeli przy użyciu biblioteki Patsy (360)
  • Przekształcenia danych za pomocą formuł Patsy (362)
  • Patsy i dane kategoryczne (363)
• 13.3. Wprowadzenie do biblioteki statsmodels (366)
  • Szacowanie modeli liniowych (366)
  • Szacowanie procesów szeregów czasowych (369)
• 13.4. Wprowadzenie do pakietu scikit-learn (369)
• 13.5. Dalszy rozwój (373)

14. Przykłady analizy danych (375)

• 14.1. Dane USA.gov serwisu Bitly (375)
  • Liczenie stref czasowych w czystym Pythonie (376)
  • Liczenie stref czasowych przy użyciu pakietu pandas (378)
• 14.2. Zbiór danych MovieLens 1M (384)
  • Wyznaczenie rozbieżności ocen (388)
• 14.3. Imiona nadawane dzieciom w USA w latach 1880 - 2010 (389)
  • Analiza trendów imion (394)
• 14.4. Baza danych USDA Food (402)
• 14.5. Baza danych 2012 Federal Election Commission (406)
  • Statystyki datków z podziałem na wykonywany zawód i pracodawcę (409)
  • Podział kwot datków na koszyki (411)
  • Statystyki datków z podziałem na poszczególne stany (413)
• 14.6. Podsumowanie (414)

A. Zaawansowane zagadnienia związane z biblioteką NumPy (415)

• A.1. Szczegóły budowy obiektu ndarray (415)
  • Hierarchia typów danych NumPy (416)
• A.2. Zaawansowane operacje tablicowe (417)
  • Zmiana wymiarów tablic (417)
  • Kolejności charakterystyczne dla języków C i Fortran (419)
  • Łączenie i dzielenie tablic (420)
  • Powtarzanie elementów - funkcje tile i repeat (422)
  • Alternatywy indeksowania specjalnego - metody take i put (423)
• A.3. Rozgłaszanie (424)
  • Rozgłaszanie wzdłuż innych osi (426)
  • Przypisywanie wartości elementom tablicy poprzez rozgłaszanie (428)
• A.4. Zaawansowane zastosowania funkcji uniwersalnych (429)
  • Metody instancji funkcji uniwersalnych (429)
  • Pisanie nowych funkcji uniwersalnych w Pythonie (431)
• A.5. Tablice o złożonej strukturze (432)
  • Zagnieżdżone typy danych i pola wielowymiarowe (433)
  • Do czego przydają się tablice o złożonej strukturze? (434)
• A.6. Jeszcze coś o sortowaniu (434)
  • Sortowanie pośrednie - metody argsort i lexsort (435)
  • Alternatywne algorytmy sortowania (436)
  • Częściowe sortowanie tablic (437)
  • Wyszukiwanie elementów w posortowanej tablicy za pomocą metody numpy.searchsorted (438)
• A.7. Pisanie szybkich funkcji NumPy za pomocą pakietu Numba (439)
  • Tworzenie obiektów numpy.ufunc za pomocą pakietu Numba (440)
• A.8. Zaawansowane tablicowe operacje wejścia i wyjścia (441)
  • Pliki mapowane w pamięci (441)
  • HDF5 i inne możliwości zapisu tablic (442)
• A.9. Jak zachować wysoką wydajność? (442)
  • Dlaczego warto korzystać z sąsiadujących ze sobą obszarów pamięci? (443)

B. Dodatkowe informacje dotyczące systemu IPython (445)

• B.1. Korzystanie z historii poleceń (445)
  • Przeszukiwanie i korzystanie z historii poleceń (445)
  • Zmienne wejściowe i wyjściowe (446)
• B.2. Interakcja z systemem operacyjnym (447)
  • Polecenia powłoki systemowej i aliasy (447)
  • System tworzenia skrótów do katalogów (448)
• B.3. Narzędzia programistyczne (449)
  • Interaktywny debuger (449)
  • Pomiar czasu - funkcje %time i %timeit (453)
  • Podstawowe profilowanie - funkcje %prun i %run-p (455)
  • Profilowanie funkcji linia po linii (457)
• B.4. Wskazówki dotyczące produktywnego tworzenia kodu w środowisku IPython (458)
  • Przeładowywanie modułów (459)
  • Wskazówki dotyczące projektowania kodu (460)
• B.5. Zaawansowane funkcje środowiska IPython (461)
  • Co zrobić, aby własne klasy były przyjazne dla systemu IPython? (461)
  • Profile i konfiguracja (462)

Skorowidz (465)