pandas創(chuàng)始人手把手教你利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（思維導(dǎo)圖）
導(dǎo)讀：Python是目前數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域的王者語言，眾多科學(xué)家、工程師、分析師都使用它來完成數(shù)據(jù)相關(guān)的工作。由于Python具有簡單易學(xué)、語法靈活的特點(diǎn)，很多需要處理數(shù)據(jù)的人士想要學(xué)習(xí)，主要有兩大類：
財(cái)經(jīng)類、統(tǒng)計(jì)類背景人員，他們的日常工作有大量數(shù)據(jù)需要處理、分析，但對(duì)于學(xué)習(xí)使用計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的編程語言Python又感到無從下手。
一些想要學(xué)習(xí)Python的計(jì)算機(jī)人員，他們工作較忙，沒有太多時(shí)間通過互聯(lián)網(wǎng)去系統(tǒng)學(xué)習(xí)Python數(shù)據(jù)技術(shù)
針對(duì)這兩類人員的需求，近期出版上市的《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》第2版是很好的選擇。下面我們結(jié)合本書內(nèi)容，大致介紹下如何利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
01 Python數(shù)據(jù)分析流程及學(xué)習(xí)路徑
數(shù)據(jù)分析的流程概括起來主要是：讀寫、處理計(jì)算、分析建模和可視化四個(gè)部分。在不同的步驟中會(huì)用到不同的Python工具。每一步的主題也包含眾多內(nèi)容。
根據(jù)每個(gè)部分需要用到的工具，Python數(shù)據(jù)分析的學(xué)習(xí)路徑如下：
02 利用Python讀寫數(shù)據(jù)
Python讀寫數(shù)據(jù)，主要包括以下內(nèi)容：
我們以一小段代碼來看：
可見，僅需簡短的兩三行代碼即可實(shí)現(xiàn)Python讀入EXCEL文件。
03 利用Python處理和計(jì)算數(shù)據(jù)
在第一步和第二步，我們主要使用的是Python的工具庫NumPy和pandas。其中，NumPy主要用于矢量化的科學(xué)計(jì)算，pandas主要用于表型數(shù)據(jù)處理。
▲NumPy
▲pandas
04 利用Python分析建模
在分析和建模方面，本書主要介紹了Statsmdels和Scikit-learn兩個(gè)庫。
.Statsmodels允許用戶瀏覽數(shù)據(jù)，估計(jì)統(tǒng)計(jì)模型和執(zhí)行統(tǒng)計(jì)測(cè)試。可以為不同類型的數(shù)據(jù)和每個(gè)估算器提供廣泛的描述性統(tǒng)計(jì)，統(tǒng)計(jì)測(cè)試，繪圖函數(shù)和結(jié)果統(tǒng)計(jì)列表。
▲.Statsmodels
Scikit-leran則是著名的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，可以迅速使用各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
▲Scikit-leran
05 利用Python數(shù)據(jù)可視化
數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)工作中的一項(xiàng)重要內(nèi)容，它可以輔助分析也可以展示結(jié)果。本書主要介紹了Python眾多可視化庫中最為主流的Matplotlib：
06 總結(jié)：為什么要選這本書
《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》第2版原作者是美國的數(shù)據(jù)科學(xué)家Wes McKinney，他畢業(yè)于麻省理工學(xué)院，是大名鼎鼎的Python數(shù)據(jù)技術(shù)類庫pandas的創(chuàng)始人，在多家投資銀行從事過數(shù)據(jù)科學(xué)類的工作。本書第一版由Wes McKinney寫于2010年，經(jīng)過7年的技術(shù)發(fā)展，第一版中的部分技術(shù)已不再適用，因此他于2017年發(fā)表了本書的第二版，對(duì)書中的大量技術(shù)、代碼、示例進(jìn)行了更新。由于本書大受好評(píng)，國內(nèi)旋即引進(jìn)。
關(guān)于作者：徐敬一，是《利用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析》第2版的譯者，中國工商銀行的數(shù)據(jù)分析師，他在工作中大量使用各類Python數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)于Python的數(shù)學(xué)科學(xué)技術(shù)棧十分了解，同時(shí)英語水平良好，使本書的翻譯質(zhì)量得以保證。
推薦語：適合剛學(xué)Python的數(shù)據(jù)分析師或剛學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)以及科學(xué)計(jì)算的Python編程者。閱讀本書可以獲得一份關(guān)于在Python下操作、處理、清洗、規(guī)整數(shù)據(jù)集的完整說明。
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書籍贊助方：機(jī)械工業(yè)出版社華章公司
贈(zèng)書書籍：《利用 Python 進(jìn)行數(shù)據(jù)分析（原書第二版）》
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