Python数据分析

本书是一部讲解Python基础知识及数据分析的入门教程。作者是一名数据科学家，使用过多种开发语言，编程经验丰富，对Python情有独钟，本书是作者使用Python进行数据分析的经验总结。书中对Python知识的介绍由浅入深，娓娓道来，非常适合没有编程经验的初学者入门学习，后面讲解的Pandas数据分析及数据可视化，采用多种公开数据集，引入了大量的开发实例，融入作者的开发实践，对于具有Python开发基础的程序员来说，也是一本非常不错的工具书。

译者对书中的所有代码都采用Python 3．10．2进行了验证，并对发现的问题都进行了纠正，简单问题直接进行了修改，部分更正进行了脚注说明，书中用到的数据集的含义及来源在脚注中尽量加以注释，一些英文关键词进行了中英文对照，便于读者阅读。有些运算依赖于运行环境，为了保证代码结果的正确性，部分采用了译者执行代码的结果。

书中的内容尽量做到通俗，符合汉语表达习惯，有些内容转换为表格显示会更加清晰。书中所有代码基于Python命令行模式、PyCharm2021、Spyder(Anaconda3)、Jupyter Notebook (Anaconda3)等进行开发验证，书中代码格式应用了PyCharm、Spyder等字体及配色设置，便于代码的可读性。

Python解释器可以是命令行形式或者集成开发环境，为了让读者了解Python语言的特点，书中大部分代码都是以命令行的形式展示。命令行模式下单行代码回车可以直接执行，多行代码需要使用换行提示符“...”，如果换行提示符后面没有代码，则表示多行代码的结束，此时回车便可以直接执行该多行代码。命令行模式便于查看代码的执行过程，如下所示： 

 x = 2

 if x == 1:

...     

x = x   1

... else:

...     

x = x - 1

...

 print("x=",x)

x = 1

其中，“”是Python提示符，后面是Python语句。“...”是Python解释器的换行提示符，表示续写前面的Python语句。“x=1”这一行没有以“”或“...”开头，表示是前面Python语句的执行结果。

如果示例代码语句中没有“”或“...”，表示这是一段Python代码程序，需要在Python集成开发环境下执行，通常下面都会紧跟该程序的执行结果及原理说明。

对于本书的出版译者首先要感谢清华大学出版社的编辑们，是他们的努力促成了本书的顺利翻译与出版，使读者能够通过本书学习Python开发技巧，同时也要感谢本书作者对于Python开发的总结和凝练。最后，感谢魏国政、盛兆康、刘儒一、宋家乐等对译稿进行核对与检查。

在本书的翻译过程中，虽力求忠于原著，但由于译者技术及翻译水平有限，书中难免存在疏漏，敬请读者批评指正。

译者2024年2月于青岛

《Python数据分析》为新手打开了数据处理的大门。作者是一位经验丰富的数据科学家和Python程序员，他将自身的实践经验和专业知识倾注于笔端，帮助读者理解并掌握Python这一强大的编程语言。
全书共20章，结构清晰，逻辑严密，使读者在学习的过程中能够有条不紊地逐步深入。书中首先介绍了Python程序设计的基础知识，包括变量、等式、列表、元组、字典、集合等基本概念，以及循环、条件语句等编程基础，帮助读者建立起编程思维，为后续的数据分析工作打下坚实基础。随后，本书进一步展示了如何利用Python进行数据分析、探索、清洗和整理等相关知识，详细介绍了数据处理的基本流程和方法，包括数据导入、数据清洗、数据转换、数据分析等多个环节，帮助读者全面了解数据处理的各个方面。
本书是一本兼具实用性和参考价值的优秀图书。无论你是初学者还是有一定经验的程序员，都能从中收获满满的知识和技能。如果你对数据处理和Python编程感兴趣，那么这本书绝对值得一读。

[英] 罗布·马斯特罗多梅尼科（Rob Mastrodomenico）  量化分析师、统计学家，也是一名数据科学家，获得了应用统计学博士学位。曾多次在英国皇家统计学会教授Python入门课程，具有Python、R、Java和C  等多种语言的开发实践经验，还具有MySQL、SQL Server等数据库的设计与开发经验

第1章绪论

第2章准备开始

第3章包和内置函数

第4章数据类型

第5章运算符

第6章日期

第7章列表

第8章元组

第9章字典

第10章集合

第11章循环与分支结构

第12章字符串

第13章正则表达式

第14章文件操作

14．1Excel文件

14．2JSON文件

14．3XML文件

第15章函数与类

第16章Pandas

16．1NumPy数组

16．2Series

16．3DataFrame

16．4concat()、merge()和join()方法

16．5DataFrame方法

16．6缺失值处理

16．7数据分组、聚合

16．8Pandas文件操作

第17章数据可视化

17．1Pandas

17．2Matplotlib

17．3Seaborn

第18章Python API

第19章Python网络爬虫

19．1HTML简介

19．2网页抓取

第20章总结

《Python数据分析》为新手打开了数据处理的大门。作者是一位经验丰富的数据科学家和Python程序员，他将自身的实践经验和专业知识倾注于笔端，帮助读者理解并掌握Python这一强大的编程语言。
全书共20章，结构清晰，逻辑严密，使读者在学习的过程中能够有条不紊地逐步深入。书中首先介绍了Python程序设计的基础知识，包括变量、等式、列表、元组、字典、集合等基本概念，以及循环、条件语句等编程基础，帮助读者建立起编程思维，为后续的数据分析工作打下坚实基础。随后，本书进一步展示了如何利用Python进行数据分析、探索、清洗和整理等相关知识，详细介绍了数据处理的基本流程和方法，包括数据导入、数据清洗、数据转换、数据分析等多个环节，帮助读者全面了解数据处理的各个方面。
本书是一本兼具实用性和参考价值的优秀图书。无论你是初学者还是有一定经验的程序员，都能从中收获满满的知识和技能。如果你对数据处理和Python编程感兴趣，那么这本书绝对值得一读。

[英] 罗布·马斯特罗多梅尼科（Rob Mastrodomenico）  量化分析师、统计学家，也是一名数据科学家，获得了应用统计学博士学位。曾多次在英国皇家统计学会教授Python入门课程，具有Python、R、Java和C  等多种语言的开发实践经验，还具有MySQL、SQL Server等数据库的设计与开发经验