想用Python处理数据却不知从何入手？《Python数据分析基础》为你提供了清晰的路径。这本书由Facebook数据科学家Clinton Brownley撰写，适合已经掌握Python基础语法的读者。书中涵盖了从CSV、Excel文件处理到数据库操作、统计图表绘制的实用技巧，帮助你快速上手数据分析任务。虽然书中有一些小错误，比如部分代码格式问题，但它通过对比基础Python与Pandas的代码，让你直观感受到Pandas的强大功能。如果你正在寻找一本能帮你将数据处理任务自动化的入门书，这本书值得一试。无论是处理少量数据还是大规模文件，书中的方法都能为你提供实用的解决方案。
《Python数据分析基础》是一本面向非程序员的实用指南，旨在帮助读者快速掌握Python编程和数据分析技能。本书由Facebook数据科学家Clinton W. Brownley撰写，内容涵盖从基础语法到复杂数据处理的全流程，适合希望利用Python处理电子表格、数据库和文本文件的读者。通过本书，读者可以学习如何解析文件、分组数据、生成统计量以及自动化脚本运行，全面提升数据分析能力。
本书的电子资源大小为11.3M，格式为PDF，方便读者在电脑或移动设备上随时查阅。资源内容完整，包含书中所有章节和附录，适合作为学习或工作中的参考工具。电子资源的清晰度和排版均经过优化，确保阅读体验流畅。
内容简介
Python数据分析基础是一本为初学者设计的实用书籍，尤其适合没有编程经验的读者。书中详细介绍了如何利用Python处理和分析数据，包括读取和解析CSV文件、操作Excel工作表、执行数据库查询以及生成统计图表等内容。通过本书，读者可以掌握编写Python脚本的基本方法，并学会在实际项目中应用这些技能。
书中还特别强调了自动化的重要性，提供了在Windows和Mac系统上按计划运行脚本的详细指导。无论是处理大量数据文件，还是进行复杂的数据分析，本书都能为读者提供实用的解决方案。
作者简介
Clinton W. Brownley是Facebook的数据科学家，专注于大数据流水线、统计建模和数据可视化项目。他拥有丰富的实践经验，曾为多个大型基础设施项目提供数据驱动的决策建议。Brownley博士在书中不仅分享了专业知识，还通过大量实例帮助读者理解如何将Python应用于实际数据分析中。
书籍目录
- 前言 xi
- 第1章 Python 基础 1
- 第2章 CSV文件 48
- 第3章 Excel 文件 82
- 第4章 数据库 118
- 第5章 应用程序 147
- 第6章 图与图表 175
- 第7章 描述性统计与建模 192
- 第8章 按计划自动运行脚本 209
- 第9章 从这里启航 220
- 附录A 下载指南 236
- 附录B 练习答案 245
- 作者介绍 247
- 封面介绍 247
读者评价
本书在豆瓣评分为6.6分，共有79人参与评价。其中，12.7%的读者给出了5星评价，29.1%的读者给出了4星评价。大多数读者认为本书内容实用，适合初学者入门，但也有一部分读者指出书中部分内容较为基础，适合作为入门参考而非深入学习。
适用人群
本书适合希望学习Python数据分析的初学者，尤其是没有编程背景的读者。无论是学生、研究人员还是职场人士，都可以通过本书掌握Python在数据处理和分析中的应用。对于已经有一定编程基础的读者，本书也可以作为快速查阅的工具书。
购买信息
本书由人民邮电出版社出版，定价为69.00元，装帧为平装，属于图灵程序设计丛书·Python系列。ISBN为9787115463357，读者可以通过各大书店或在线平台购买。
各种和数据分析相关python库的介绍 1.Numpy： Numpy是python科学计算的基础包，它提供以下功能（不限于此）： (1)快速高效的多维数组对象naarray (2)用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数 (3)用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具 (4)线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成 (5)用于将C、C++、Fortran代码集成到python的工具 2.pandas pandas提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。pandas兼具Numpy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据（如SQL）灵活的数据处理能力。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。 对于金融行业的用户，pandas提供了大量适用于金融数据的高性能时间序列功能和工具。 DataFrame是pandas的一个对象，它是一个面向列的二维表结构，且含有行标和列标。 ps.引用一段网上的话说明DataFrame的强大之处： Excel 2007及其以后的版本的最大行数是1048576，最大列数是16384，超过这个规模的数据Excel就会弹出个框框“此文本包含多行文本，无法放置在一个工作表中”。Pandas处理上千万的数据是易如反掌的事情，同时随后我们也将看到它比SQL有更强的表达能力，可以做很多复杂的操作，要写的code也更少。 说了一大堆它的好处，要实际感触还得动手码代码。 3.matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的python库。 4.Scipy Scipy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合。 5.statsmodels： 各种模型 ****待学习 6.scikit-learn： machine learning模块，很全 ****待学习
有许多优秀的Python书籍和在线课程，然而我不并不推荐它们中的一些，因为，有些是给大众准备的而不是给那些用来数据分析的人准备的。同样也有许多书是“用Python科学编程”的，但它们是面向各种数学为导向的主题的，而不是成为为了数据分析和统计。不要浪费浪费你的时间去阅读那些为大众准备的Python书籍。
在开始使用Python之前，我对用Python进行数据分析有一个误解：我必须不得不对Python编程特别精通。因此，我参加了Udacity的Python编程入门课程，完成了code academy上的Python教程，同时阅读了若干本Python编程书籍。就这样持续了3个月（平均每天3个小时），我那会儿通过完成小的软件项目来学习Python。敲代码是快乐的事儿，但是我的目标不是去成为一个Python开发人员，而是要使用Python数据分析。之后，我意识到，我花了很多时间来学习用Python进行软件开发，而不是数据分析。
可以作为python数据分析入门的第一本书，书中主要讲了csv和excel文件的导入处理，基础内容，作为Python数据分析基础内容还是不错的。
零编程经验也可学会用Python语言进行数据分析,python基础知识介绍、csv文件和Excel文件读写、数据库操作等。