《Python数据分析从0到1》读书摘要
《Python数据分析从0到1》由邓立文、俞心宇、牛瑶编著，清华大学出版社出版，是一本适合零基础读者学习Python数据分析的书籍，内容涵盖从Python基础到数据分析实战的全面知识体系。
主要内容：
• 初识篇：介绍了数据分析的概念，阐述了选择Python进行数据分析的原因，如它是智能时代的通用语言、拥有强大高效的第三方库以及轻松的代码结合能力等。还展示了数据分析在医疗健康、交通出行、商业策略、经济金融、城乡规划、气候变化、科研及自动化办公等领域的广泛应用场景，让读者了解Python数据分析的重要性和实用性。同时，讲解了Python的语言特点、Anaconda安装方式、官网安装方法以及Python集成开发环境（如Jupyter Notebook、Spyder、PyCharm等），为后续学习搭建环境基础。
• 基础篇：深入讲解Python基础，包括变量与赋值、输入与输出、Python对象及其与变量的关系、各种数据类型（数字、字符串、列表、元组、字典、集合等）、运算符与表达式（算术、比较、逻辑、位、赋值、成员、身份运算符等）、选择结构（if语句、if - else语句、if - elif - else语句等）、循环结构（while循环、for循环、循环嵌套、循环控制语句等），还介绍了Python函数与模块（函数的概念、声明、参数、调用及参数值传递过程、变量作用域、lambda函数、函数编程示例、递归函数等）、第三方模块的概念与作用以及导入与使用方法，以及面向对象编程（类和对象的概念、面向过程编程与面向对象编程比较、类和对象的创建和使用、类变量和类方法的权限、类的继承、Python中的异常处理机制等），为数据分析编程打下坚实基础。
• 进阶篇：聚焦于数据分析常用算法和工具。介绍了机器学习基础，涵盖监督学习算法（如线性回归、逻辑回归、K - NN算法、基于PyTorch搭建神经网络、线性判别分析、朴素贝叶斯分类器、SVM支持向量机、决策树等）和无监督学习算法（如聚类、PCA数据降维等），还讲解了编程算法在数据分析中的应用，包括编程算法与数据分析的关系、动态规划算法概念、编程示例以及在数据分析中的应用示例等。此外，详细介绍了结构化数据分析库Pandas，包括Pandas简介及安装、支持的数据类型、Series对象和DataFrame对象的详细讲解（创建方法、属性、取值、更新、基本运算、统计函数、字符串处理、常用函数等）、Pandas的文件操作（读取和写入Excel文件、批量处理多个Excel文件数据、读取和写入csv文件、读取和写入txt文件等）、数据分组与聚合、透视表与交叉表、数据预处理（缺失值处理、重复值处理、归一化处理、有效性审校、连续值离散化、离散值编码等）、时间序列处理（创建时间序列、时间序列格式化、运算、属性、综合示例等）以及数据的可视化等内容，使读者能够运用这些工具和算法进行深入的数据分析。
• 实战篇：通过实际数据集进行实战演练，包括数据预处理、统计分析与绘图、机器学习建模等环节，让读者将所学知识应用到实际项目中，提升数据分析的实践能力。
详细目录：
• 初识篇
• 第1章 Python与数据分析
• 1.1 数据分析概念
• 1.2 为什么使用Python
• 1.2.1 智能时代的通用语言
• 1.2.2 强大高效的第三方库
• 1.2.3 轻松的代码结合能力
• 1.3 数据分析领域的应用场景
• 1.3.1 医疗健康
• 1.3.2 交通出行
• 1.3.3 商业策略
• 1.3.4 经济金融
• 1.3.5 城乡规划
• 1.3.6 气候变化
• 1.3.7 科研及自动化办公
• 1.4 本章小结
• 第2章 初识Python
• 2.1 Python语言特点
• 2.2 Python安装方式
• 2.2.1 Anaconda安装
• 2.2.2 官网安装
• 2.3 Python集成开发环境
• 2.3.1 Jupyter Notebook
• 2.3.2 Spyder
• 2.3.3 PyCharm
• 2.4 本章小结
• 基础篇
• 第3章 Python基础
• 3.1 变量与赋值
• 3.1.1 变量
• 3.1.2 赋值
• 3.2 输入与输出
• 3.2.1 输入
• 3.2.2 输出
• 3.3 Python对象
• 3.3.1 Python对象的概念
• 3.3.2 变量与对象的关系
• 3.4 数据类型
• 3.4.1 数字
• 3.4.2 字符串
• 3.4.3 列表
• 3.4.4 元组
• 3.4.5 字典
• 3.4.6 集合
• 3.5 运算符与表达式
• 3.5.1 算术运算符
• 3.5.2 比较运算符
• 3.5.3 逻辑运算符
• 3.5.4 位运算符
• 3.5.5 赋值运算符
• 3.5.6 成员运算符
• 3.5.7 身份运算符
• 3.6 选择结构
• 3.6.1 if语句
• 3.6.2 if - else语句
• 3.6.3 if - elif - else语句
• 3.7 循环结构
• 3.7.1 while循环
• 3.7.2 for循环
• 3.7.3 循环嵌套
• 3.7.4 循环控制语句
• 3.8 综合示例
• 3.9 本章小结
• 第4章 Python函数与模块
• 4.1 函数
• 4.1.1 函数的概念
• 4.1.2 函数的声明
• 4.1.3 函数的参数
• 4.1.4 函数的调用及参数值的传递过程
• 4.1.5 变量的作用域
• 4.1.6 lambda函数
• 4.1.7 函数编程示例
• 4.1.8 递归函数
• 4.2 第三方模块
• 4.2.1 概念与作用
• 4.2.2 第三方模块的导入与使用
• 4.3 本章小结
• 第5章 面向对象编程
• 5.1 面向对象
• 5.1.1 类和对象的概念
• 5.1.2 面向过程编程与面向对象编程比较
• 5.2 类、对象的创建和使用
• 5.2.1 类的定义及实例化
• 5.2.2 类变量和类方法的权限
• 5.2.3 综合示例
• 5.3 类的继承
• 5.3.1 继承的概念
• 5.3.2 继承的语法和使用
• 5.4 Python中的异常处理机制
• 5.4.1 异常的概念
• 5.4.2 异常处理语句
• 5.4.3 assert断言
• 5.4.4 自定义异常
• 5.5 本章小结
• 第6章 Python文件操作
• 6.1 文件字符的编码方式
• 6.2 Python文件的操作步骤
• 6.3 文件的打开与关闭
• 6.4 文件的读取与写入
• 6.5 Excel文件操作库简介
• 6.6 Python文件的批量自动化操作
• 6.7 本章小结
• 进阶篇
• 第10章 数据分析常用算法
• 10.1 机器学习基础
• 10.2 监督学习算法
• 10.2.1 线性回归
• 10.2.2 逻辑回归
• 10.2.3 K - NN算法
• 10.2.4 基于PyTorch搭建神经网络
• 10.2.5 线性判别分析
• 10.2.6 朴素贝叶斯分类器
• 10.2.7 SVM支持向量机
• 10.2.8 决策树
• 10.3 无监督学习算法
• 10.3.1 聚类
• 10.3.2 PCA数据降维
• 10.4 编程算法在数据分析中的应用
• 10.4.1 编程算法与数据分析
• 10.4.2 动态规划算法概念
• 10.4.3 动态规划算法编程示例
• 10.4.4 动态规划算法在数据分析中的应用示例
• 10.5 本章小结
• 第9章 结构化数据分析库
• 9.1 Pandas简介及安装
• 9.2 Pandas支持的数据类型
• 9.3 Series对象详细讲解
• 9.3.1 Series对象的创建方法
• 9.3.2 Series对象的属性
• 9.3.3 Series对象的取值
• 9.3.4 Series对象的更新
• 9.3.5 Series对象的基本运算
• 9.3.6 Series对象的统计函数
• 9.3.7 Series对象的字符串处理
• 9.3.8 Series对象的常用函数
• 9.4 DataFrame对象详细讲解
• 9.4.1 DataFrame对象的创建方法
• 9.4.2 DataFrame对象的属性
• 9.4.3 DataFrame对象的取值
• 9.4.4 DataFrame对象的更新
• 9.4.5 DataFrame对象的基本运算
• 9.4.6 DataFrame对象的统计函数
• 9.4.7 DataFrame对象的字符串处理
• 9.4.8 DataFrame对象的常用函数
• 9.5 Pandas的文件操作
• 9.5.1 读取和写入Excel文件
• 9.5.2 批量处理多个Excel文件数据
• 9.5.3 读取和写入csv文件
• 9.5.4 读取和写入txt文件
• 9.6 Pandas的数据分组与聚合
• 9.6.1 数据分组
• 9.6.2 数据聚合
• 9.6.3 综合示例
• 9.7 Pandas的透视表与交叉表
• 9.7.1 透视表
• 9.7.2 交叉表
• 9.8 Pandas的数据预处理
• 9.8.1 缺失值处理
• 9.8.2 重复值处理
• 9.8.3 归一化处理
• 9.8.4 有效性审校
• 9.8.5 连续值离散化
• 9.8.6 离散值编码
• 9.9 Pandas的时间序列处理
• 9.9.1 创建时间序列
• 9.9.2 时间序列格式化
• 9.9.3 时间序列运算
• 9.9.4 时间序列属性
• 9.9.5 时间序列处理综合示例
• 9.10 Pandas数据的可视化
• 9.11 本章小结
• 第8章 数值计算扩展库 - 8.1 NumPy简介及安装 - 8.2 数组的创建 - 8.3 数组对象ndarray的常用属性 - 8.4 数组对象的数据取值 - 8.4.1 索引取值 - 8.4.2 索引列表取值 - 8.4.3 切片取值 - 8.4.4 布尔取值 - 8.4.5 搭配取值 - 8.4.6 迭代取值 - 8.5 数组对象元素的更新 - 8.6 数组对象的合并与拆分 - 8.7 数组对象的基本运算与广播机制 - 8.8 数组对象支持的数据类型 - 8.9 数组对象的维度转换 - 8.10 NumPy的随机数组 - 8.11 数组对象的常用数据统计函数 - 8.12 数据处理常用操作 - 8.13 数组对象的常用数学函数 - 8.14 NumPy与线性代数计算 - 8.15 NumPy文件和批量数据操作 - 8.16 本章小结
• 第7章 数据可视化
• 7.1 Matplotlib
• 7.1.1 Matplotlib简介及安装
• 7.1.2 Matplotlib绘图基础
• 7.1.3 默认属性值的修改与绘图填充
• 7.1.4 常用绘图形式
• 7.1.5 词云
• 7.2 Seaborn
• 7.2.1 折线图
• 7.2.2 散点图
• 7.2.3 关联图
• 7.2.4 直方图
• 7.2.5 其他常用绘图形式
• 7.2.6 绘图风格与数据分组
• 7.3 本章小结
• 第11章 数据分析实战 - 11.1 数据集介绍 - 11.2 实战演练 - 11.2.1 数据预处理 - 11.2.2 统计分析与绘图 - 11.2.3 机器学习建模 - 11.3 本章小结
• 参考文献
本书结构清晰，从基础知识到进阶技能，再到实战应用，逐步引导读者掌握Python数据分析的技能，适合希望系统学习Python数据分析的读者，无论是初学者还是有一定基础的读者，都能从中获得有价值的知识和实践指导。