利用Python进行数据分析视频教程
内容简介
本视频讲的是利用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。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。本视频重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。《利用Python进行数据分析》没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
作者简介
Wes
McKinney，资深数据分析专家，对各种Python库（包括NumPy、pandas、matplotlib以及IPython等）等都有深入研究，并在大量的实践中积累了丰富的经验。撰写了大量与Python数据分析相关的经典文章，被各大技术社区争相转载，是Python和开源技术社区公认的权威人物之一。开发了用于数据分析的著名开源Python库——pandas，广获用户好评。在创建Lambda
Foundry（一家致力于企业数据分析的公司）之前，他曾是AQR Capital Management的定量分析师。
目 录
前言
第1章 准备工作
本视频主要内容
为什么要使用Python进行数据分析
重要的Python库
安装和设置
社区和研讨会
使用本视频
致谢
第2章 引言
来自bit.ly的1.usa.gov数据
MovieLens 1M数据集
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前 言
前言
针对科学计算领域的Python开源库生态系统在过去10年中得到了飞速发展。2011年底，我深深地感觉到，由于缺乏集中的学习资源，刚刚接触数据分析和统计应用的Python程序员举步维艰。针对数据分析的关键项目（尤其是NumPy、matplotlib和pandas）已经很成熟了，也就是说，写一本专门介绍它们的图书貌似不会很快过时。因此，我下定决心要开始这样的一个写作项目。我在2007年刚开始用Python进行数据分析工作时就希望能够得到这样一本书。希望你也能觉得本书有用，同时也希望你能将书中介绍的那些工具高效地运用到实际工作中去。
本视频的约定
本视频使用了以下排版约定：
斜体（Italic）
用于新术语、URL、电子邮件地址、文件名与文件扩展名。
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媒体评论
“O’Reilly Radar博客有口皆碑。”
——Wired
“O’Reilly凭借一系列（真希望当初我也想到了）非凡想法建立了数百万美元的业务。”
——Business 2.0
“O’Reilly Conference是聚集关键思想领袖的*典范。”
——CRN
“一本O’Reilly的书就代表一个有用、有前途、需要学习的主题。”
——Irish Times
“Tim是位特立独行的商人，他不光放眼于最长远、最广阔的视野并且切实地按照Yogi
Berra的建议去做了："如果你在路上遇到岔路口，走小路（岔路）。’回顾过去Tim似乎每一次都选择了小路，而且有几次都是一闪即逝的机会，尽管大路也不错。”
——Linux Journal
在线试读部分章节
第1章
准备工作
本视频主要内容
本视频讲的是利用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。同时，它也是利用Python进行科学计算的实用指南（专门针对数据密集型应用）。食品重点介绍了用于高效解决各种数据分析问题的Python语言和库。视频没有阐述如何利用Python实现具体的分析方法。
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（structureddata），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：
多维数组（矩阵）。
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。
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MicrosoftExcel，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。
为什么要使用Python进行数据分析
许许多多的人（包括我自己）都很容易爱上Python这门语言。自从1991年诞生以来，Python现在已经成为最受欢迎的动态编程语言之一，其他还有Perl、Ruby等。由于拥有大量的Web框架（比如Rails（Ruby）和Django（Python）），最近几年非常流行使用Python和Ruby进行网站建设工作。这些语言常被称作脚本（scripting）语言，因为它们可以用于编写简短而粗糙的小程序（也就是脚本）。我个人并不喜欢“脚本语言”这个术语，因为它好像在说这些语言无法用于构建严谨的软件。在众多解释型语言中，Python最大的特点是拥有一个巨大而活跃的科学计算（scientificcomputing）社区。进入21世纪以来，在行业应用和学术研究中采用Python进行科学计算的势头越来越猛。
