应用Python轻松实现数据分析和数据处理

Python作为一门优秀的编程语言，近年来受到很多编程爱好者的青睐。一是因为Python本身具有简捷优美、易学易用的特点；二是由于互联网的飞速发展，我们正迎来大数据的时代，而Python无论是在数据的采集与处理方面，还是在数据分析与可视化方面都有独特的优势。我们可以利用Python便捷地开展与数据相关的项目，以很低的学习成本快速完成项目的研究。本书本着实用性的目的，着眼于整个数据分析的流程，介绍了从数据采集到可视化的大致流程。希望借此为Python初学者打开数据分析领域的大门，初窥数据分析的奥秘。
本书的主要内容
第1章主要讲解了在Ubuntu和Windows系统下，Python集成开发环境的搭建。考虑到初学者容易为安装第三方库犯难，又介绍了三种简单实用的方法来安装这些常见的库。接着对几个后面要用到的高级语法进行了简单介绍，为之后的应用打下基础。
第2章集中讲解了数据采集的流程，即网络爬虫程序的设计与实现。首先本章没有拘泥于使用Python的内置库urllib库进行实现，而是直接介绍了requests和其他更加简捷强大的库来完成程序的设计。在进阶内容中，对常见的编码问题、异常处理、代理IP、验证码、机器人协议、模拟登录，以及多线程等相关问题给出了解决的方案。
第3章讲解数据的清洗问题。在具体讲解清洗数据之前，先介绍了TXT、XLSX、JSON、CSV等各种文件的导入和导出的方法，并介绍了Python与MySQL数据库交互的方式。接着介绍了NumPy和pandas库的基本使用方法，这是我们用于数据处理和科学计算的两个强大的工具。最后综合以上的学习介绍了数据的去重、缺失值的填补等经典的数据清洗方法。
第4章首先讲解探索性数据分析的应用，并且简单介绍了机器学习基本知识。然后演示如何应用sklearn库提供的决策树和最邻近算法来处理分类问题，并尝试根据算法原理手动实现最邻近算法。最后介绍如何使用pandas、matplotlib和seaborn这三个库来实现数据的可视化。
第5章是综合性学习的章节，讲解了三个小项目的完整实现过程，旨在通过操作生活中真正的数据来强化前面基础内容的学习。
本书的读者对象
本书面向想从事数据工作的Python初学者。由于本书并不对Python的基础语法做详细的讲解，所以希望读者有一定的语法基础。
测试环境及代码
我们使用的语法是基于Python 3的，具体是Python 3.6，用到的第三方库也已经全面支持此版本，所以读者不必担心相关的版本问题；测试环境为Ubuntu 16.04 LTS 64-Bit。本书中使用的全部代码及相关数据已经托管至Github, 读者可以进入https://github.com/shenxiangzhuang/PythonDataAnalysis进行下载。
联系作者
虽然本书只是入门级图书，但是限于笔者水平有限，难免会存在一些错误，有些地方的表述可能也不是那么准确。非常欢迎读者指出本书的不当之处或提出建设性的意见。笔者的电子邮件地址是datahonor@gmail.com。
致谢
在本书的撰写过程中受到过很多人的帮助，这里特别感谢刘松学长，感谢学长对笔者本人长久以来的帮助，从他那里我学到了很多关于Python语言、机器学习以及计算机视觉等相关知识。另外，特别感谢IT工作者谢满锐先生对本书的细心审校，也感谢他为本书的进一步修改提出建设性意见。同时，感谢电子工业出版社石倩、杨嘉媛编辑的帮助。最后，本书参阅了大量的国内外的文献，这里对有关作者表示衷心的感谢。