Python w analizie danych. Przetwarzanie danych za pomocą pakietów Pandas i NumPy oraz środowiska IPython. Wydanie II (e-book) Jaworzno

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! 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) O autorze: Wes McKinney ... twórca oprogramowania open source, autor projektu pandas i współtwórca Apache Arrow. Członek The Apache Software Foundation, a także PMC Apache Parquet. Obecnie pełni funkcję dyrektora technicznego Voltron Data, gdzie zajmuje się przyspieszonymi technologiami obliczeniowymi opartymi na Apache Arrow.