利用python进行数据分析第一版和第二版区别_《利用Python进行数据分析·第2版》第1章 准备工作...

1.1 本书的内容

本书讲的是利用Python进行数据控制、处理、整理、分析等方面的具体细节和基本要点。我的目标是介绍Python编程和用于数据处理的库和工具环境,掌握这些,可以让你成为一个数据分析专家。虽然本书的标题是“数据分析”,重点确实Python编程、库,以及用于数据分析的工具。这就是数据分析要用到的Python编程。

什么样的数据?

当书中出现“数据”时,究竟指的是什么呢?主要指的是结构化数据(structured data),这个故意含糊其辞的术语代指了所有通用格式的数据,例如:表格型数据,其中各列可能是不同的类型(字符串、数值、日期等)。比如保存在关系型数据库中或以制表符/逗号为分隔符的文本文件中的那些数据。

多维数组(矩阵)。

通过关键列(对于SQL用户而言,就是主键和外键)相互联系的多个表。

间隔平均或不平均的时间序列。

这绝不是一个完整的列表。大部分数据集都能被转化为更加适合分析和建模的结构化形式,虽然有时这并不是很明显。如果不行的话,也可以将数据集的特征提取为某种结构化形式。例如,一组新闻文章可以被处理为一张词频表,而这张词频表就可以用于情感分析。

大部分电子表格软件(比如Microsoft Excel,它可能是世界上使用最广泛的数据分析工具了)的用户不会对此类数据感到陌生。

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