Python数据科学实践指南 高清pdf扫描版[29MB]

《Python数据科学实践指南》是一本Python数据科学的入门图书，笔者结合多年工作和指导新人的经验，希望以一条简单的路线来为零基础的读者介绍数据科学。在本书中主要使用Python编程语言，来处理真实的数据，从而满足我们对于未知的好奇。如果读者喜欢其中的某一个领域，可以以此为契机进行深入的学习。

本书分为三大部分，第1~4章是Python基础，在这个部分会介绍阅读本书必须的Python知识，但并不会包含很复杂的编程知识，比如面向对象编程就不是必要的，因为Python支持过程式编程，可以直接编写函数。第5~7章会讲解Python直接提供的数据处理工具，这些工具包括一些易用的数据结构、标准库和第三方工具。学习使用这些工具可以让我们快速地实现某些简单的算法，而不用花费大量的时间“重新发明轮子”，Python在处理数据时的高效在此处体现得淋漓尽致。第8~12章是一些实际的案例操作分解，涉及Python主要擅长的几个领域：统计、爬虫、科学计算、Hadoop&Spark中的集成、图计算等。最后的三个附录分别介绍了一些关于Python的扩展知识，比如如何编写同时兼容Python2和Python3的代码，如何安装完整的Python开发环境，以及一些常用的Python技巧（处理时间、文件I/O等）等。

目录

第0章　发现、出发1
第1章　Python介绍9
第2章　Python基础知识19
第3章　函数及异常处理35
第4章　高级字符串处理47
第5章　容器和collections60
第6章　Python标准库简介73
第7章　用Python读写外部数据93
第8章　统计编程106
第9章　爬虫入门124
第10章　数据科学的第三方库介绍149
第11章　利用Python进行图数据分析193
第12章　大数据工具入门204