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译者序当今，Pythor已经成为一种主流的编程语言，它易于读写，非常实用，从而赢得了广泛的群众基础，被无数程序员热烈追捧。Python几乎在每个领域都表现得非常优秀，这是一门真正意义上的全栈语言。此外，Python也是数据分析人员和统计人员在处理大量数据集和复杂数据可视化方面最常见和最流行的语言之一。具体来说，开发人员往往需要在工作中应用统计技术或数据分析，或者需要与Wb应用程序进行交互。特别是，Python在机器学习中的地位，它的机器学习库和灵活性的结合使得Python非常适合开发复杂的模型并可以直接在应用中加以使用。本书介绍了Pythor语言中的核心工具和库，以帮助读者与数据分析处理过程协同工作、准备相关数据以执行简单的统计学分析，进而构建具有实际意义的数据可视化结果。本书将讨论Python语言中的各种库，例如NumPy、pandas、tplotlib、seaborn、SciPy和scikit-leam,并将其应用于实际数据分析和统计示例中。在本书的翻译过程中，除刘璋外，王辉、刘晓雪、张博、刘袆、张华臻等人也参与了部分翻译工作，在此一并表示感谢。由于译者水平有限，难免有疏漏和不妥之处，恳请广大读者批评指正。译者前言Python是高级数据分析师和统计人员所用的最常见和最流行的语言之一，可用于处理大型数据集和复杂的数据可视化任务。本书介绍了Python语言中的核心工具和库，以帮助读者与数据分析处理过程协同工作、准备相关数据以执行简单的统计学分析，进而构建具有实际意义的数据可视化结果。本书将讨论Python语言中的各种库，如NumPy、pandas、tplotlib、seaborn、SciPy和scikit--leam,并将其应用于实际数据分析和统计示例中。在阅读过程中，读者将会领略到如何高效地使用Jupyter Noyebook,并借助于NumPy和landas库对数据进行操控。此外，还将利用Python库实现简单的预测模型、统计计算-分析和数据分析技术。在阅读完本书后，读者在基于Python的数据分析方面将具备较为丰富的经验。适用读者本书面向初级数据分析师、数据工程师和BI专业人员，他们希望使用Python工具执行高效的数据分析。要理解本书所涉及的概念，读者应具备Pythor编程方面的一些背景知识。本书内容第1章：Anaconda和Jupyter Notebook。本章介绍了Python中一些较为重要的数据科学库，并对Pythor预测分析所用的主要对象、属性、方法和函数进行了整体描述。第2章：NumPy向量计算。本章讨论NumPy库，这也是Python中几乎全部科学计算所使用的库。学习如何使用NumPy数组，对于Python数据科学来说十分重要。第3章：数据分析库pandas。.本章将整体介绍pandas库。对于Python编程语言来说，pandas库提供了高性能、易于使用的数据结构和分析工具，因而受到了数据科学家以及Python社区开发者的喜爱。本章将通过相关示例展示如何利用pandas执行描述性分析。第4章：可视化和数据分析。本章将考查数据科学的可视化效果。Python针对不同的
