1.6 本书导航

如果之前从未使用过Python，那你可能需要先看看本书的第2章和第3章，我简要介绍了Python的特点，IPython和Jupyter notebooks。这些知识是为本书后面的内容做铺垫。如果你已经掌握Python，可以选择跳过。

接下来，简单地介绍了NumPy的关键特性，附录A中是更高级的NumPy功能。然后，我介绍了pandas，本书剩余的内容全部是使用pandas、NumPy和matplotlib处理数据分析的问题。我已经尽量让全书的结构循序渐进，但偶尔会有章节之间的交叉，有时用到的概念还没有介绍过。

尽管读者各自的工作任务不同，大体可以分为几类：

  • 与外部世界交互

    阅读编写多种文件格式和数据存储；

  • 数据准备

    清洗、修改、结合、标准化、重塑、切片、切割、转换数据，以进行分析；

  • 转换数据

    对旧的数据集进行数学和统计操作，生成新的数据集（例如，通过各组变量聚类成大的表）；

  • 建模和计算

    将数据绑定统计模型、机器学习算法、或其他计算工具；

  • 展示

    创建交互式和静态的图表可视化和文本总结。

代码示例

本书大部分代码示例的输入形式和输出结果都会按照其在IPython shell或Jupyter notebooks中执行时的样子进行排版：

  1. In [5]: CODE EXAMPLE
  2. Out[5]: OUTPUT

但你看到类似的示例代码，就是让你在in的部分输入代码，按Enter键执行（Jupyter中是按Shift-Enter）。然后就可以在out看到输出。

示例数据

各章的示例数据都存放在GitHub上：http://github.com/pydata/pydata-book。 下载这些数据的方法有二：使用git版本控制命令行程序；直接从网站上下载该GitHub库的zip文件。如果遇到了问题，可以到我的个人主页，http://wesmckinney.com/， 获取最新的指导。

为了让所有示例都能重现，我已经尽我所能使其包含所有必需的东西，但仍然可能会有一些错误或遗漏。如果出现这种情况的话，请给我发邮件：wesmckinn@gmail.com。报告本书错误的最好方法是O’Reilly的errata页面，http://www.bit.ly/pyDataAnalysis_errata。

引入惯例

Python社区已经广泛采取了一些常用模块的命名惯例：

  1. import numpy as np
  2. import matplotlib.pyplot as plt
  3. import pandas as pd
  4. import seaborn as sns
  5. import statsmodels as sm

也就是说，当你看到np.arange时，就应该想到它引用的是NumPy中的arange函数。这样做的原因是：在Python软件开发过程中，不建议直接引入类似NumPy这种大型库的全部内容（from numpy import *）。

行话

由于你可能不太熟悉书中使用的一些有关编程和数据科学方面的常用术语，所以我在这里先给出其简单定义：

数据规整（Munge/Munging/Wrangling） 指的是将非结构化和（或）散乱数据处理为结构化或整洁形式的整个过程。这几个词已经悄悄成为当今数据黑客们的行话了。Munge这个词跟Lunge押韵。

伪码（Pseudocode） 算法或过程的“代码式”描述，而这些代码本身并不是实际有效的源代码。

语法糖（Syntactic sugar） 这是一种编程语法，它并不会带来新的特性，但却能使代码更易读、更易写。