Книга Уэса Маккини «Python и анализ данных» (второе издание, 2020) представляет собой современное руководство по применению языка программирования Python для обработки и анализа данных.
Автор предлагает читателям практические инструменты для решения аналитических задач с использованием ключевых библиотек Python, таких как pandas, NumPy, IPython, matplotlib, SciPy, scikit-learn и statsmodels. Маккини ориентируется на широкий круг читателей: от начинающих аналитиков, которые только осваивают обработку данных, до опытных программистов, желающих углубить знания в области научных приложений Python.
Книга акцентирует внимание на интерактивной разработке кода, что позволяет эффективно решать задачи, связанные с очисткой, преобразованием, визуализацией и моделированием данных. В книге объясняется, как использовать Python для работы с большими наборами данных, временными рядами, категориальными данными и статистическими моделями.
Книга также обращается к проблеме «двух языков», когда аналитики используют один язык для прототипирования (например, R или MATLAB), а другой — для продакшн-разработки (например, Java или C++). Маккини предлагает Python как решение, которое объединяет эти этапы благодаря своей гибкости и мощным библиотекам.
Рис. 1: Обложка книги «Python и анализ данных» (2020) Уэса Маккини
Ключевые аспекты
- Библиотека pandas как основа анализа данных: Автор подробно описывает структуры данных pandas (Series, DataFrame, Index), которые упрощают работу с табличными данными;
- NumPy для векторных вычислений: Маккини объясняет, как NumPy обеспечивает высокопроизводительные операции с многомерными массивами. Он приводит примеры арифметических операций, булевого индексирования и линейной алгебры, подчеркивая важность непрерывной памяти для повышения производительности;
- Визуализация данных с matplotlib и seaborn: Книга демонстрирует, как создавать линейные графики, гистограммы, диаграммы рассеяния и фасетные сетки с использованием matplotlib и seaborn;
- Обработка временных рядов: Автор подробно рассматривает работу с временными рядами, включая индексирование, передискретизацию, сдвиг данных и учет часовых поясов;
- Очистка и подготовка данных: Маккини описывает методы обработки отсутствующих данных, устранения дубликатов, замены значений и дискретизации. Он приводит примеры фильтрации выбросов и преобразования данных с использованием функций и отображений;
- Моделирование данных с statsmodels и scikit-learn: Книга вводит читателя в статистическое моделирование, включая линейную регрессию и анализ временных рядов с помощью statsmodels, а также машинное обучение с scikit-learn;
- Практические примеры анализа данных: Маккини приводит реальные кейсы, такие как анализ данных Bitly (1.usa.gov), набора MovieLens 1M, базы данных о детских именах в США и пожертвований Федеральной избирательной комиссии.
Полезность
Что раскрыто хорошо:
- Книга предлагает множество примеров кода и реальных кейсов, которые помогают читателю сразу применять знания. Например, анализ базы данных о пожертвованиях показывает, как группировать данные по штатам и рассчитывать статистику;
- Маккини четко объясняет функциональность pandas, NumPy и matplotlib, делая сложные концепции, такие как иерархическое индексирование или векторизация, доступными для начинающих аналитиков;
- Подробное описание IPython и Jupyter, включая магические команды и профилирование кода, делает книгу ценным ресурсом для тех, кто хочет повысить продуктивность разработки.
Что раскрыто плохо:
- Ограниченная глубина в моделировании: Введение в statsmodels и scikit-learn остается поверхностным. Например, линейная регрессия описана кратко, без углубления в диагностику моделей или интерпретацию результатов;
- Недостаток внимания к производительности: Хотя Маккини упоминает важность непрерывной памяти в NumPy, он не углубляется в оптимизацию кода для больших данных, что могло бы быть полезно для опытных пользователей.
Вердикт
Книга Уэса Маккини «Python и анализ данных» является ценным ресурсом для тех, кто стремится освоить обработку и анализ данных с использованием Python. Она предлагает структурированное введение в ключевые библиотеки, подкрепленное практическими примерами, которые демонстрируют, как решать реальные аналитические задачи.
Особенно полезны разделы, посвященные pandas, NumPy и интерактивной разработке с IPython и Jupyter, которые позволяют читателю быстро начать работу с данными. Книга успешно решает проблему доступного обучения аналитике, устраняя барьеры для новичков и предоставляя опытным программистам инструменты для углубления знаний.
Практическая ценность книги заключается в ее универсальности: она подходит как для самообучения, так и для использования в академических курсах по анализу данных.
Приобрести книгу можно здесь: https://www.litres.ru/book/ues-makkinni-10688670/python-i-analiz-dannyh-22805830/