内容提要

《Python数据科学入门》以Python 语言讲解数据科学基础知识，涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python 核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series 和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。《Python数据科学入门》面向研究生和本科生、数据科学教员、刚入门的数据科学专业人员，以及那些想拥有一本参考手册来帮助记住所有Python 函数及参数的开发人员。

第1章什么是数据科学 1
第1单元数据分析步骤 2
第2 单元数据获取途径 3
第3 单元报告的结构 4
轮到你了 5
第2 章数据科学的Python 核心 6
第4 单元理解基本的字符串函数 6
第5 单元选择合适的数据结构 8
第6 单元通过列表推导式理解列表 9
第7 单元使用计数器 10
第8 单元使用文件 11
第9 单元上网 12
第10 单元使用正则表达式实现模式匹配 13
第11 单元 globbing 文件名与其他字符串 17
第12 单元 Pickling 和Unpickling 数据 18
轮到你了 18
第3 章使用文本数据 20
第13 单元处理HTML 文件 20
第14 单元处理CSV 文件 24
第15 单元读取JSON 文件 25
第16 单元处理自然语言中的文本 27