《从0到1：Python数据分析》读书摘要
《从0到1：Python数据分析》由莫振杰著，中国工信出版集团和人民邮电出版社出版，是一本适合初学者的Python数据分析入门书籍，以NumPy、Pandas、Matplotlib为核心，系统讲解相关知识与技能。
主要内容：
• 数据分析基础与环境搭建：开篇介绍数据分析的概念、数据科学的范畴以及学习重点，还包括课程介绍和使用VSCode进行开发环境的搭建，如安装VSCode、插件以及运行代码等，为后续学习做好准备。
• NumPy篇：深入讲解NumPy，涵盖NumPy是什么、创建数组（基本方法、随机数组等）、数组属性、元素操作（访问、修改、添加、删除、切片等）、数组操作（修改形状、维度、翻转、去重、合并、分割等）、各种运算（基础、比较、标量、数学函数等）、遍历数组、大小排序等内容，让读者掌握NumPy的核心功能和操作，为数据处理打下基础。
• Pandas篇：详细介绍Pandas，包括Pandas是什么、Series和DataFrame的创建、属性、数据操作（访问、修改、添加、删除等）、遍历行列、深入了解等内容，还涉及数据的获取（读写JSON、CSV、Excel、HTML、数据库等）、筛选数据（获取行列、重新索引、获取首尾数据、随机抽样、逻辑比较、过滤操作、模式匹配等）、处理数据（操作行名和列名、类型转换、行列转置、大小排序、数据排名、替换、移动、清洗、合并等）、分析数据（基本统计函数、其他统计函数、数据分组、聚合函数等），使读者能够熟练运用Pandas进行数据处理和分析。
• Matplotlib篇：重点讲解Matplotlib，从基础图表（折线图、散点图、柱状图、直方图等）的绘制，包括基本语法、定义样式、通用设置（画布样式、标题、图例、刻度标签、范围、网格线、参考线、区域等），到高级图表（箱线图、饼状图、面积图、高级图表简介、箱线图、面积图、子图表等）的制作，以及实战题（如绘制气温折线图、浏览份额占市场份额柱形图、使用箱线图查找异常值、绘制每月销量的棉棒图等），帮助读者将数据可视化，更好地理解和展示数据。
• 工具篇：介绍了Jupyter Notebook，包括其简介、使用（安装Anaconda、运行Jupyter Notebook等）、应用场景、常用技巧（问号查询、输出多个变量、读取文件等），为读者提供了便捷的数据分析工具和技巧。
• 附录：提供了读写文件（Pandas）和统计函数（Pandas）的相关内容，作为参考资料，方便读者查阅和使用。
详细目录：
• 第一部分 NumPy篇
• 第1章 数据分析概述
• 1.1 数据分析简介
• 1.1.1 数据科学是什么？
• 1.1.2 数据分析是什么？
• 1.1.3 应该学些什么？
• 1.2 课程介绍
• 1.2.1 课程说明
• 1.2.2 常见问题
• 1.3 使用VSCode
• 1.3.1 安装VSCode
• 1.3.2 安装插件
• 1.3.3 运行代码
• 第2章 NumPy基础
• 2.1 NumPy是什么？
• 2.2 创建数组
• 2.2.1 基本方法
• 2.2.2 随机数组
• 2.2.3 数组与列表的区别
• 2.3 数组属性
• 2.4 元素操作
• 2.4.1 访问元素
• 2.4.2 修改元素
• 2.4.3 添加元素
• 2.4.4 删除元素
• 2.4.5 切片
• 2.5 数组操作
• 2.5.1 修改形状
• 2.5.2 修改维度
• 2.5.3 翻转数组
• 2.5.4 数组去重
• 2.5.5 合并数组
• 2.5.6 分割数组
• 2.6 各种运算
• 2.6.1 基本运算
• 2.6.2 比较运算
• 2.6.3 标量运算
• 2.6.4 数学函数
• 2.6.5 统计函数
• 2.7 遍历数组
• 2.8 大小排序
• 2.9 本章练习
• 第3章 NumPy进阶
• 3.1 浅拷贝和深拷贝
• 3.1.1 浅拷贝
• 3.1.2 深拷贝
• 3.2 axis的值
• 3.3 广播机制
• 3.3.1 维数不同
• 3.3.2 维数相同
• 3.4 读写文件
• 3.4.1 读取文件
• 3.4.2 写入文件
• 3.5 矩阵简介
• 3.5.1 全0矩阵
• 3.5.2 全1矩阵
• 3.5.3 单位矩阵
• 3.5.4 随机矩阵
• 3.6 本章练习
• 第二部分 Pandas篇
• 第4章 Pandas简介
• 4.1 Pandas是什么？
• 4.2 Series
• 4.2.1 创建Series
• 4.2.2 Series的属性
• 4.2.3 获取某行的值
• 4.2.4 深入了解
• 4.3 DataFrame
• 4.3.1 创建DataFrame
• 4.3.2 DataFrame的属性
• 4.3.3 深入了解
• 4.4 DataFrame的数据操作
• 4.4.1 访问数据
• 4.4.2 修改数据
• 4.4.3 添加数据
• 4.4.4 删除数据
• 4.5 遍历行列
• 4.5.1 遍历行
• 4.5.2 遍历列
• 4.6 深入了解
• 4.7 本章练习
• 第5章 获取数据
• 5.1 数据分析流程
• 5.2 读写数据简介
• 5.3 读写JSON
• 5.3.1 JSON简介
• 5.3.2 读取JSON
• 5.3.3 写入JSON
• 5.4 读写CSV
• 5.4.1 CSV简介
• 5.4.2 读取CSV
• 5.4.3 写入CSV
• 5.5 读写Excel
• 5.5.1 Excel简介
• 5.5.2 读取Excel
• 5.5.3 写入Excel
• 5.6 读写HTML
• 5.7 深入文件读取
• 5.7.1 分块读取
• 5.7.2 只读取一部分
• 5.8 读取数据库
• 5.8.1 安装MySQL
• 5.8.2 安装Navicat for MySQL
• 5.8.3 读取MySQL
• 5.9 本章练习
• 第6章 筛选数据
• 6.1 筛选数据简介
• 6.2 获取行、列：loc[]、iloc[]和df[]
• 6.2.1 获取行
• 6.2.2 获取列
• 6.3 重新索引：reindex()
• 6.3.1 语法简介
• 6.3.2 深入了解
• 6.4 获取首尾数据：head()和tail()
• 6.5 随机抽样：sample()
• 6.6 逻辑比较
• 6.6.1 语法简介
• 6.6.2 深入了解
• 6.7 过滤操作
• 6.7.1 query()
• 6.7.2 filter()
• 6.8 模式匹配
• 6.9 本章练习
• 第7章 处理数据
• 7.1 处理数据简介
• 7.2 操作行名和列名
• 7.2.1 设置某一列为行名
• 7.2.2 重置行名
• 7.2.3 修改行名和列名
• 7.3 类型转换
• 7.3.1 针对DataFrame
• 7.3.2 针对某一列
• 7.4 行列转置：T
• 7.5 大小排序：sort_values()
• 7.6 数据排名：rank()
• 7.7 数据替换：replace()
• 7.8 数据移动：shift()
• 7.9 数据清洗
• 7.9.1 缺失值
• 7.9.2 重复值
• 7.9.3 异常值
• 7.10 数据合并
• 7.10.1 轴向合并：concat()
• 7.10.2 主键合并：merge()
• 7.10.3 行列连接：join()
• 7.10.4 纵向合并：append()
• 7.11 字符串处理
• 7.11.1 获取长度：len()
• 7.11.2 统计次数：count()
• 7.11.3 去除空格：strip()
• 7.11.4 替换字符串：replace()
• 7.11.5 分割字符串：split()
• 7.11.6 重复字符串：repeat()
• 7.11.7 连接列：cat()
• 7.11.8 大小写转换
• 7.11.9 判断类型
• 7.11.10 判断包含
• 7.12 自定义函数
• 7.12.1 map()
• 7.12.2 apply()
• 7.12.3 applymap()
• 7.13 实战题：处理天气数据
• 7.14 实战题：拆分数据
• 7.15 本章练习
• 第8章 分析数据
• 8.1 分析数据简介
• 8.2 基本统计函数
• 8.2.1 求和：sum()
• 8.2.2 统计个数：count()
• 8.2.3 求最值：max()与min()
• 8.2.4 求中位数：median()
• 8.2.5 求众数：mode()
• 8.2.6 求平均数：mean()
• 8.2.7 求方差：var()
• 8.2.8 求标准差：std()
• 8.2.9 求分位数：quantile()
• 8.3 其他统计函数
• 8.3.1 统计取值种类
• 8.3.2 统计取值个数
• 8.3.3 求变化百分比
• 8.3.4 求最值的行名
• 8.4 整体情况
• 8.4.1 describe()
• 8.4.2 info()
• 8.5 聚合函数：agg()
• 8.6 数据分组
• 8.6.1 基本语法
• 8.6.2 统计分析
• 8.7 实战题：求平均寿命
• 8.8 本章练习
• 第三部分 Matplotlib篇
• 第12章 基础图表
• 12.1 Matplotlib简介
• 12.2 基本绘图（折线图）
• 12.2.1 基本语法
• 12.2.2 定义样式
• 12.3 通用设置
• 12.3.1 画布样式
• 12.3.2 定义标题
• 12.3.3 定义图例
• 12.3.4 刻度标签
• 12.3.5 刻度范围
• 12.3.6 网格线
• 12.3.7 参考线
• 12.3.8 参考区域
• 12.3.9 注释文本（有指向）
• 12.3.10 注释文本（无指向）
• 12.4 通用样式
• 12.5 散点图
• 12.5.1 基本语法
• 12.5.2 定义样式
• 12.5.3 气泡图
• 12.6 柱形图
• 12.6.1 基本语法
• 12.6.2 高级柱形图
• 12.6.3 条形图
• 12.7 直方图
• 12.7.1 基本语法
• 12.7.2 定义样式
• 12.8 饼状图
• 12.8.1 基本语法
• 12.8.2 定义样式
• 12.8.3 圆环图
• 12.9 实战题：绘制气温折线图
• 12.10 实战题：浏览熊所占市场份额柱形图
• 第13章 高级图表
• 13.1 高级图表简介
• 13.2 箱线图
• 13.2.1 基本语法
• 13.2.2 样式定义
• 13.3 面积图
• 13.3.1 基本语法
• 13.3.2 高级面积图
• 13.4 棉棒图
• 13.4.1 基本语法
• 13.4.2 定义样式
• 13.5 热力图
• 13.5.1 基本语法
• 13.5.2 定义样式
• 13.6 子图表
• 13.6.1 基本语法
• 13.6.2 实际案例
• 13.7 实战题：使用箱线图查找异常值
• 13.8 实战题：绘制每月销量的棉棒图
• 第四部分 工具篇
• 第14章 Jupyter Notebook
• 14.1 Jupyter Notebook简介
• 14.2 Jupyter Notebook的使用
• 14.2.1 安装Anaconda
• 14.2.2 运行Jupyter Notebook
• 14.3 应用场景
• 14.4 常用技巧
• 14.4.1 问号查询
• 14.4.2 输出多个变量
• 14.4.3 读取文件
• 第五部分 附录
• 附录A 读写文件（Pandas）
• 附录B 统计函数（Pandas）
• 附录C 绘图函数（Matplotlib）
本书结构清晰，内容丰富，从基础概念到实际操作，逐步引导读者掌握Python数据分析的技能，通过丰富的示例和练习，帮助读者巩固所学知识，适合想要系统学习Python数据分析的初学者。