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1本适合数据分析小白看的书《Python数据分析基础》

本书展示如何用 Python 程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括 ：Python 基础知识介绍、CSV 文件和 Excel 文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。

本书适合数据分析与处理工作相关人员。

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我会经常分享一本书。我分享的书，你看完如果对你有帮助，值得你购买，请到官网购买正版书籍。

声明：我不是卖书的，我搞得是Python技术，文章最后免费为你准备了一些Python资料。关注后私信回复“资料”二字获取。详细资料目录在文章最后。

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本书特色

想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件中重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？

来自Facebook的数据专家Clinton Brownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。

● 学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本

● 读取和解析CSV文件

● 读取多个Excel工作表和工作簿

● 执行数据库操作

● 搜索特定记录、分组数据和解析文本文件

● 建立统计图并绘图

● 生成描述性统计量并估计回归模型和分类模型

● 在Windows和Mac环境下按计划自动运行脚本

“这本书对于那些使用数据的Python新手来说，是非常有用的学习资源。它的教学风格和附带的例子会帮助用户尽快熟悉Python语言、编程环境和Python生态系统中最常用的几个软件包。”

——Wes McKinney，pandas库之父

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前言

本书面向的读者是那些经常使用电子表格软件进行数据处理，但从未写过一行代码的人。前几章会教你设置 Python 运行环境，告诉你计算机是如何看待数据并对其进行简单处理的。你很快就能掌握在电子表格（包括 CSV 文件）和数据库中处理数据的方法。

刚开始，你可能会觉得这样做是一种退步，如果你能熟练使用 Excel，这种感受会更加强烈。以前你只需复制粘贴就能完成的工作，现在却要煞费苦心地告诉 Python 如何在列的每个单元格之间循环，这效率太低了，想想就令人沮丧（特别是当你几次三番地回头去找某一处输入错误的时候）。但是当你逐渐掌握了 Python 之后，就会不断地发现它的真正价值所在，而其中一个极好的例子就是它可以自动完成你现在不断重复的工作。

本书的写作目的是让你全面地掌握 Python，然后充满信心地写出按照你的期望运行的有效代码。一开始输入一些代码或许是个好主意，这样你就会熟悉像制表符、闭括号和引用之类的技术细节。但是，本书中的所有代码在网上都能找到（https://github.com/cbrownley/foundations-for-analytics-with-python）。你在做自己的工作时，完全可以通过复制粘贴来重用这些代码。没关系！适时地进行复制和粘贴也是高效编程的一部分。在阅读本书的同时完成示例程序，会使你更好地理解示例代码的原理。

祝你在成为程序员的道路上好运连连！

目录

第 1 章　Python 基础阅读第 2 章　CSV 文件第 3 章　Excel 文件第 4 章　数据库第 5 章　应用程序第 6 章　图与图表第 7 章　描述性统计与建模第 8 章　按计划自动运行脚本第 9 章　从这里启航

作者介绍

Clinton W. Brownley 博士，Facebook 数据科学家，负责数据流水线、统计建模和数据可视化项目，并为大型基础设施建设提供数据驱动的决策建议。Clinton 是美国统计协会旧金山湾区分会的前负责人，还是运筹学与管理科学协会实践部委员。Clinton 具有卡内基梅隆大学和美利坚大学的学位。

【译者简介】

陈光欣，毕业于清华大学并留校工作，主要兴趣为数据分析与数据挖掘。

下边有Python的基础学习资料，可以免费领取。

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