Przedmowa

1. Wstęp

• 1.1. O czym jest ta książka?
  • Jakie rodzaje danych?
• 1.2. Dlaczego warto korzystać z Pythona w celu przeprowadzenia analizy danych?
  • Python jako spoiwo
  • Rozwiązywanie problemu "dwujęzyczności"
  • Dlaczego nie Python?
• 1.3. Podstawowe biblioteki Pythona
  • NumPy
  • pandas
  • Matplotlib
  • IPython i Jupyter
  • SciPy
  • Scikit-learn
  • statsmodels
  • Inne pakiety
• 1.4. Instalacja i konfiguracja
  • Windows
  • GNU, Linux
  • macOS
  • Instalacja niezbędnych pakietów
  • Zintegrowane środowiska programistyczne i edytory tekstowe
• 1.5. Społeczność i konferencje
• 1.6. Nawigacja po książce
  • Przykłady kodu
  • Przykładowe dane
  • Konwencje importowania

2. Podstawy Pythona oraz obsługi narzędzi IPython i Jupyter

• 2.1. Interpreter Pythona
• 2.2. Podstawy interpretera IPython
  • Uruchamianie powłoki IPython
  • Uruchamianie notatnika Jupyter Notebook
  • Uzupełnianie poleceń
  • Introspekcja
• 2.3. Podstawy Pythona
  • Semantyka języka Python
  • Skalarne typy danych
  • Przepływ sterowania
• 2.4. Podsumowanie

3. Wbudowane struktury danych, funkcje i pliki

• 3.1. Struktury danych i sekwencje
  • Krotka
  • Lista
  • Słownik
  • Zbiór
  • Wbudowane funkcje obsługujące sekwencje
  • Lista, słownik i zbiór - składanie
• 3.2. Funkcje
  • Przestrzenie nazw, zakres i funkcje lokalne
  • Zwracanie wielu wartości
  • Funkcje są obiektami
  • Funkcje anonimowe (lambda)
  • Generatory
  • Błędy i obsługa wyjątków
• 3.3. Pliki i system operacyjny
  • Bajty i kodowanie Unicode w plikach
• 3.4. Podsumowanie

4. Podstawy biblioteki NumPy: obsługa tablic i wektorów

• 4.1. NumPy ndarray - wielowymiarowy obiekt tablicowy
  • Tworzenie tablic ndarray
  • Typ danych tablic ndarray
  • Działania matematyczne z tablicami NumPy
  • Podstawy indeksowania i przechwytywania części
  • Indeksowanie i wartości logiczne
  • Indeksowanie specjalne
  • Transponowanie tablic i zamiana osi
• 4.2. Generowanie liczb pseudolosowych
• 4.3. Funkcje uniwersalne - szybkie funkcje wykonywane na poszczególnych elementach tablicy
• 4.4. Programowanie z użyciem tablic
  • Logiczne operacje warunkowe jako operacje tablicowe
  • Metody matematyczne i statystyczne
  • Metody tablic logicznych
  • Sortowanie
  • Wartości unikalne i operacje logiczne
• 4.5. Tablice i operacje na plikach
• 4.6. Algebra liniowa
• 4.7. Przykład: błądzenie losowe
  • Jednoczesne symulowanie wielu błądzeń losowych
• 4.8. Podsumowanie

5. Rozpoczynamy pracę z biblioteką pandas

• 5.1. Wprowadzenie do struktur danych biblioteki pandas
  • Obiekt Series
  • Obiekt DataFrame
  • Obiekty index
• 5.2. Podstawowe funkcjonalności
  • Uaktualnianie indeksu
  • Odrzucanie elementów osi
  • Indeksowanie, wybieranie i filtrowanie
  • Działania arytmetyczne i wyrównywanie danych
  • Funkcje apply i map
  • Sortowanie i tworzenie rankingów
  • Indeksy osi ze zduplikowanymi etykietami
• 5.3. Podsumowywanie i generowanie statystyk opisowych
  • Współczynnik korelacji i kowariancja
  • Unikalne wartości, ich liczba i przynależność
• 5.4. Podsumowanie

6. Odczyt i zapis danych, formaty plików

• 6.1. Odczyt i zapis danych w formacie tekstowym
  • Wczytywanie części pliku tekstowego
  • Zapis danych w formacie tekstowym
  • Praca z plikami danych rozgraniczonych
  • Dane w formacie JSON
  • XML i HTML - web scraping
• 6.2. Formaty danych binarnych
  • Wczytywanie plików programu Microsoft Excel
  • Obsługa formatu HDF5
• 6.3. Obsługa interfejsów sieciowych
• 6.4. Obsługa baz danych
• 6.5. Podsumowanie

7. Czyszczenie i przygotowywanie danych

• 7.1. Obsługa brakujących danych
  • Filtrowanie brakujących danych
  • Wypełnianie brakujących danych
• 7.2. Przekształcanie danych
  • Usuwanie duplikatów
  • Przekształcanie danych przy użyciu funkcji lub mapowania
  • Zastępowanie wartości
  • Zmiana nazw indeksów osi
  • Dyskretyzacja i podział na koszyki
  • Wykrywanie i filtrowanie elementów odstających
  • Permutacje i próbkowanie losowe
  • Przetwarzanie wskaźników i zmiennych zastępczych
• 7.3. Rozszerzone typy danych
• 7.4. Operacje przeprowadzane na łańcuchach
  • Metody obiektu typu string
  • Wyrażenia regularne
  • Funkcje tekstowe w pakiecie pandas
• 7.5. Dane kategoryczne
  • Kontekst i motywacja
  • Rozszerzony typ Categorical w bibliotece pandas
  • Obliczenia na obiektach typu Categorical
  • Metody obiektu kategorycznego
• 7.6. Podsumowanie

8. Przetwarzanie danych - operacje łączenia, wiązania i przekształcania

• 8.1. Indeksowanie hierarchiczne
  • Zmiana kolejności i sortowanie poziomów
  • Parametry statystyki opisowej z uwzględnieniem poziomu
  • Indeksowanie z kolumnami ramki danych
• 8.2. Łączenie zbiorów danych
  • Łączenie ramek danych w stylu łączenia elementów baz danych
  • Łączenie przy użyciu indeksu
  • Konkatenacja wzdłuż osi
  • Łączenie częściowo nakładających się danych
• 8.3. Zmiana kształtu i operacje osiowe
  • Przekształcenia z indeksowaniem hierarchicznym
  • Przekształcanie z formatu "długiego" na "szeroki"
  • Przekształcanie z formatu "szerokiego" na "długi"
• 8.4. Podsumowanie

9. Wykresy i wizualizacja danych

• 9.1. Podstawy obsługi interfejsu pakietu matplotlib
  • Obiekty figure i wykresy składowe
  • Kolory, oznaczenia i style linii
  • Punkty, etykiety i legendy
  • Adnotacje i rysunki
  • Zapisywanie wykresów w postaci plików
  • Konfiguracja pakietu matplotlib
• 9.2. Generowanie wykresów za pomocą pakietów pandas i seaborn
  • Wykresy liniowe
  • Wykresy słupkowe
  • Histogramy i wykresy gęstości
  • Wykresy punktowe
  • Wykresy panelowe i dane kategoryczne
• 9.3. Inne narzędzia przeznaczone do wizualizacji danych w Pythonie
• 9.4. Podsumowanie

10. Agregacja danych i operacje wykonywane na grupach

• 10.1. Mechanika interfejsu groupby
  • Iteracja po grupach
  • Wybieranie kolumny lub podzbioru kolumn
  • Grupowanie przy użyciu słowników i serii
  • Grupowanie przy użyciu funkcji
  • Grupowanie przy użyciu poziomów indeksu
• 10.2. Agregacja danych
  • Przetwarzanie kolumna po kolumnie i stosowanie wielu funkcji
  • Zwracanie zagregowanych danych bez indeksów wierszy
• 10.3. Metoda apply - ogólne zastosowanie techniki dziel-zastosuj-połącz
  • Usuwanie kluczy grup
  • Kwantyle i analiza koszykowa
  • Przykład: wypełnianie brakujących wartości przy użyciu wartości charakterystycznych dla grupy
  • Przykład: losowe generowanie próbek i permutacja
  • Przykład: średnie ważone grup i współczynnik korelacji
  • Przykład: regresja liniowa grup
• 10.4. Transformacje grup i "nieobudowane" operacje grupowania
• 10.5. Tabele przestawne i krzyżowe
  • Tabele krzyżowe
• 10.6. Podsumowanie

11. Szeregi czasowe

• 11.1. Typy danych i narzędzia przeznaczone do obsługi daty i czasu
  • Konwersja pomiędzy obiektami string i datetime
• 11.2. Podstawy szeregów czasowych
  • Indeksowanie i wybieranie
  • Szeregi czasowe z duplikatami indeksów
• 11.3. Zakresy dat, częstotliwości i przesunięcia
  • Generowanie zakresów dat
  • Częstotliwości i przesunięcia daty
  • Przesuwanie daty
• 11.4. Obsługa strefy czasowej
  • Lokalizacja i konwersja stref czasowych
  • Operacje z udziałem obiektów Timestamp o wyznaczonej strefie czasowej
  • Operacje pomiędzy różnymi strefami czasowymi
• 11.5. Okresy i przeprowadzanie na nich operacji matematycznych
  • Konwersja częstotliwości łańcuchów
  • Kwartalne częstotliwości okresów
  • Konwersja znaczników czasu na okresy (i z powrotem)
  • Tworzenie obiektów PeriodIndex na podstawie tablic
• 11.6. Zmiana rozdzielczości i konwersja częstotliwości
  • Zmniejszanie częstotliwości
  • Zwiększanie rozdzielczości i interpolacja
  • Zmiana rozdzielczości z okresami
  • Grupowa zmiana częstotliwości
• 11.7. Funkcje ruchomego okna
  • Funkcje ważone wykładniczo
  • Binarne funkcje ruchomego okna
  • Funkcje ruchomego okna definiowane przez użytkownika
• 11.8. Podsumowanie

12. Wprowadzenie do bibliotek modelujących

• 12.1. Łączenie pandas z kodem modelu
• 12.2. Tworzenie opisów modeli przy użyciu biblioteki Patsy
  • Przekształcenia danych za pomocą formuł Patsy
  • Patsy i dane kategoryczne
• 12.3. Wprowadzenie do biblioteki statsmodels
  • Szacowanie modeli liniowych
  • Szacowanie procesów szeregów czasowych
• 12.4. Wprowadzenie do pakietu scikit-learn
• 12.5. Podsumowanie

13. Przykłady analizy danych

• 13.1. Dane USA.gov serwisu Bitly
  • Liczenie stref czasowych w czystym Pythonie
  • Liczenie stref czasowych przy użyciu pakietu pandas
• 13.2. Zbiór danych MovieLens 1M
  • Wyznaczenie rozbieżności ocen
• 13.3. Imiona nadawane dzieciom w USA w latach 1880 - 2010
  • Analiza trendów imion
• 13.4. Baza danych USDA Food
• 13.5. Baza danych 2012 Federal Election Commission
  • Statystyki datków z podziałem na wykonywany zawód i pracodawcę
  • Podział kwot datków na koszyki
  • Statystyki datków z podziałem na poszczególne stany
• 13.6. Podsumowanie

A. Zaawansowane zagadnienia związane z biblioteką NumPy

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

B. Dodatkowe informacje dotyczące systemu IPython

• B.1. Skróty klawiaturowe
• B.2. Magiczne polecenia
  • Polecenie %run
  • Uruchamianie kodu zapisanego w schowku
• B.3. Korzystanie z historii poleceń
  • Przeszukiwanie i korzystanie z historii poleceń
  • Zmienne wejściowe i wyjściowe
• B.4. Interakcja z systemem operacyjnym
  • Polecenia powłoki systemowej i aliasy
  • System tworzenia skrótów do katalogów
• B.5. Narzędzia programistyczne
  • Interaktywny debuger
  • Pomiar czasu - funkcje %time i %timeit
  • Podstawowe profilowanie - funkcje %prun i %run-p
  • Profilowanie funkcji linia po linii
• B.6. Wskazówki dotyczące produktywnego tworzenia kodu w środowisku IPython
  • Przeładowywanie modułów
  • Wskazówki dotyczące projektowania kodu
• B.7. Zaawansowane funkcje środowiska IPython
  • Profile i konfiguracja
• B.8. Podsumowanie

• Назва: Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów pandas i NumPy oraz środowiska Jupyter. Wydanie III
• Автор: Wes McKinney
• Оригінальна назва: Python for Data Analysis: Data Wrangling with pandas, NumPy, and Jupyter, 3rd Edition
• Переклад: Andrzej Watrak
• ISBN: 978-83-8322-324-7, 9788383223247
• Дата видання: 2023-07-04
• Формат: Eлектронна книга
• Ідентифікатор видання: pyanda
• Видавець: Helion