本书汇集了100个精心设计的数据分析和可视化练习题，旨在通过实践帮助读者深入掌握Python编程语言在数据科学领域的应用。
Python数据分析与可视化是现代数据科学中的关键技能之一，涉及使用Python库进行处理、分析及展示数据的过程。此主题主要关注两大部分：数据处理和数据可视化。
一、基础的Python数据分析工具箱以Pandas为核心，提供了高效的数据结构如DataFrame和Series，并具备强大的清洗、预处理和统计分析功能等。学习Pandas时需要理解如何构造DataFrame，进行索引操作及合并连接；掌握缺失值处理与时间序列分析的基础概念。
1. DataFrame和Series：前者是二维表格型数据结构，后者是一维带标签的数组。了解它们的基本操作如创建、切片、选择列以及排序等。
2. 数据清洗：包括如何处理缺失值（fillna, dropna）及异常值，并进行数据类型转换(astype)等步骤。
3. 统计分析：熟悉基本统计量（mean, median, std 等），掌握分组统计(groupby)和透视表(pivot_table)的使用方法。
4. 时间序列处理：涉及日期与时间数据，包括时间序列索引、重采样及频率转换等。
二、Python的数据可视化技术是将复杂数据转化为图形或图像的过程，便于人们理解和探索。常用的库有Matplotlib和Seaborn。
1. Matplotlib：作为基础绘图工具支持线图、散点图、直方图等多种图表类型；学习matplotlib.pyplot模块，掌握plot, scatter, hist等函数。
2. Seaborn：此库基于Matplotlib提供了更美观的默认样式及复杂的统计图形。了解FacetGrid用于多变量分析的高级布局以及pairplot、jointplot等功能。
3. 高级可视化工具如Plotly和Bokeh支持交互式视觉效果，适用于大型数据集与网络应用。
三、进阶Python数据分析
1. Numpy和Scipy：Numpy提供高效的数值计算包括矩阵运算及科学函数；而Scipy则扩展了Numpy的功能，包含了优化、插值等工具。
2. Scikit-learn：机器学习库用于实现监督式和非监督式的算法如回归分类聚类以及模型选择等。
3. Statsmodels：统计建模库提供各种测试时间序列分析及回归模型。
四、实战项目
通过实际数据集（例如销售或社交媒体数据）来练习Python数据分析与可视化技能。这可能包括导入导出CSV, Excel文件和SQL数据库，进行预处理特征工程训练模型以及结果展示等步骤。
五、学习资源与工具
1. 官方文档：Pandas Matplotlib Seaborn等库的官方文档是重要的参考材料。
2. 在线课程：Coursera edX Udacity等平台提供了丰富的Python数据分析教程。
3. 书籍推荐《利用Python进行数据处理》和《Python科学计算手册》深入讲解了在数据分析中的应用。
综上所述，掌握从获取预处理到模型构建及结果展示的全过程是学习Python数据分析与可视化的关键。通过持续的学习实践可以逐步精通这些技能，并将其应用于实际工作中。
5星
