第1章　数据分析简介　　1
1.1　数据分析　　1
1.2　数据分析师的知识范畴　　2
1.2.1　计算机科学　　2
1.2.2　数学和统计学　　3
1.2.3　机器学习和人工智能　　3
1.2.4　数据来源领域　　3
1.3　理解数据的性质　　4
1.3.1　数据到信息的转变　　4
1.3.2　信息到知识的转变　　4
1.3.3　数据的类型　　4
1.4　数据分析过程　　4
1.4.1　问题定义　　5
1.4.2　数据抽取　　6
1.4.3　数据准备　　6
1.4.4　数据探索和可视化　　7
1.4.5　预测模型　　7
1.4.6　模型评估　　8
1.4.7　部署　　8
1.5　定量和定性数据分析　　9
1.6　开放数据　　9
1.7　Python和数据分析　　11
1.8　结论　　11
第2章　Python世界简介　　12
2.1　Python——编程语言　　12
2.2　Python——解释器　　13
2.2.1　Cython　　14
2.2.2　Jython　　14
2.2.3　PyPy　　14
2.3　Python 2和Python 3　　14
2.4　安装Python　　15
2.5　Python发行版　　15
2.5.1　Anaconda　　15
2.5.2　Enthought Canopy　　16
2.5.3　Python(x,y)　　17
2.6　使用Python　　17
2.6.1　Python shell　　17
2.6.2　运行完整的Python程序　　17
2.6.3　使用IDE编写代码　　18
2.6.4　跟Python交互　　18
2.7　编写Python代码　　18
2.7.1　数学运算　　18
2.7.2　导入新的库和函数　　19
2.7.3　函数式编程　　21
2.7.4　缩进　　22
2.8　IPython　　23
2.8.1　IPython shell　　23
2.8.2　IPython Qt-Console　　24
2.9　PyPI仓库——Python包索引　　25
2.10　多种Python IDE　　26
2.10.1　IDLE　　26
2.10.2　Spyder　　27
2.10.3　Eclipse（pyDev）　　27
2.10.4　Sublime　　28
2.10.5　Liclipse　　29
2.10.6　NinjaIDE　　29
2.10.7　Komodo IDE　　29
2.11　SciPy　　30
2.11.1　NumPy　　30
2.11.2　pandas　　30
2.11.3　matplotlib　　31
2.12　小结　　31
第3章　NumPy库　　32
3.1　NumPy简史　　32
3.2　NumPy安装　　32
3.3　ndarray：NumPy库的心脏　　33
3.3.1　创建数组　　34
3.3.2　数据类型　　34
3.3.3　dtype选项　　35
3.3.4　自带的数组创建方法　　36
3.4　基本操作　　37
3.4.1　算术运算符　　37
3.4.2　矩阵积　　38
3.4.3　自增和自减运算符　　39
3.4.4　通用函数　　40
3.4.5　聚合函数　　40
3.5　索引机制、切片和迭代方法　　41
3.5.1　索引机制　　41
3.5.2　切片操作　　42
3.5.3　数组迭代　　43
3.6　条件和布尔数组　　45
3.7　形状变换　　45
3.8　数组操作　　46
3.8.1　连接数组　　46
3.8.2　数组切分　　47
3.9　常用概念　　49
3.9.1　对象的副本或视图　　49
3.9.2　向量化　　50
3.9.3　广播机制　　50
3.10　结构化数组　　52
3.11　数组数据文件的读写　　53
3.11.1　二进制文件的读写　　54
3.11.2　读取文件中的列表形式数据　　54
3.12　小结　　55
第4章　pandas库简介　　56
4.1　pandas：Python数据分析库　　56
4.2　安装　　57
4.2.1　用Anaconda安装　　57
4.2.2　用PyPI安装　　58
4.2.3　在Linux系统的安装方法　　58
4.2.4　用源代码安装　　58
4.2.5　Windows模块仓库　　59
4.3　测试pandas是否安装成功　　59
4.4　开始pandas之旅　　59
4.5　pandas数据结构简介　　60
4.5.1　Series对象　　60
4.5.2　DataFrame对象　　66
4.5.3　Index对象　　72
4.6　索引对象的其他功能　　74
4.6.1　更换索引　　74
4.6.2　删除　　75
4.6.3　算术和数据对齐　　77
4.7　数据结构之间的运算　　78
4.7.1　灵活的算术运算方法　　78
4.7.2　DataFrame和Series对象之间的运算　　78
4.8　函数应用和映射　　79
4.8.1　操作元素的函数　　79
4.8.2　按行或列执行操作的函数　　80
4.8.3　统计函数　　81
4.9　排序和排位次　　81
4.10　相关性和协方差　　84
4.11　NaN数据　　85
4.11.1　为元素赋NaN值　　85
4.11.2　过滤NaN　　86
4.11.3　为NaN元素填充其他值　　86
4.12　等级索引和分级　　87
4.12.1　重新调整顺序和为层级排序　　89
4.12.2　按层级统计数据　　89
4.13　小结　　90
第5章　pandas：数据读写　　91
5.1　I/O API 工具　　91
5.2　CSV和文本文件　　92
5.3　读取CSV或文本文件中的数据　　92
5.3.1　用RegExp解析TXT文件　　94
5.3.2　从TXT文件读取部分数据　　96
5.3.3　往CSV文件写入数据　　97
5.4　读写HTML文件　　98
5.4.1　写入数据到HTML文件　　99
5.4.2　从HTML文件读取数据　　100
5.5　从XML读取数据　　101
5.6　读写Microsoft Excel文件　　103
5.7　JSON数据　　105
5.8　HDF5格式　　107
5.9　pickle——Python对象序列化　　108
5.9.1　用cPickle实现Python对象序列化　　109
5.9.2　用pandas实现对象序列化　　109
5.10　对接数据库　　110
5.10.1　SQLite3数据读写　　111
5.10.2　PostgreSQL数据读写　　112
5.11　NoSQL数据库MongoDB数据读写　　114
5.12　小结　　116
第6章　深入pandas：数据处理　　117
6.1　数据准备　　117
6.2　拼接　　122
6.2.1　组合　　124
6.2.2　轴向旋转　　125
6.2.3　删除　　127
6.3　数据转换　　128
6.3.1　删除重复元素　　128
6.3.2　映射　　129
6.4　离散化和面元划分　　132
6.5　排序　　136
6.6　字符串处理　　137
6.6.1　内置的字符串处理方法　　137
6.6.2　正则表达式　　139
6.7　数据聚合　　140
6.7.1　GroupBy　　141
6.7.2　实例　　141
6.7.3　等级分组　　142
6.8　组迭代　　143
6.8.1　链式转换　　144
6.8.2　分组函数　　145
6.9　高级数据聚合　　145
6.10　小结　　148
第7章　用matplotlib实现数据可视化　　149
7.1　matplotlib库　　149
7.2　安装　　150
7.3　IPython和IPython QtConsole　　150
7.4　matplotlib架构　　151
7.4.1　Backend层　　152
7.4.2　Artist层　　152
7.4.3　Scripting层（pyplot）　　153
7.4.4　pylab和pyplot　　153
7.5　pyplot　　154
7.5.1　生成一幅简单的交互式图表　　154
7.5.2　设置图形的属性　　156
7.5.3　matplotlib和NumPy　　158
7.6　使用kwargs　　160
7.7　为图表添加更多元素　　162
7.7.1　添加文本　　162
7.7.2　添加网格　　165
7.7.3　添加图例　　166
7.8　保存图表　　168
7.8.1　保存代码　　169
7.8.2　将会话转换为HTML文件　　170
7.8.3　将图表直接保存为图片　　171
7.9　处理日期值　　171
7.10　图表类型　　173
7.11　线性图　　173
7.12　直方图　　180
7.13　条状图　　181
7.13.1　水平条状图　　183
7.13.2　多序列条状图　　184
7.13.3　为pandas DataFrame生成多序列条状图　　185
7.13.4　多序列堆积条状图　　186
7.13.5　为pandas DataFrame绘制堆积条状图　　189
7.13.6　其他条状图　　190
7.14　饼图　　190
7.15　高级图表　　193
7.15.1　等值线图　　193
7.15.2　极区图　　195
7.16　mplot3d　　197
7.16.1　3D曲面　　197
7.16.2　3D散点图　　198
7.16.3　3D条状图　　199
7.17　多面板图形　　200
7.17.1　在其他子图中显示子图　　200
7.17.2　子图网格　　202
7.18　小结　　204
第8章　用scikit-learn库实现机器学习　　205
8.1　scikit-learn库　　205
8.2　机器学习　　205
8.2.1　有监督和无监督学习　　205
8.2.2　训练集和测试集　　206
8.3　用scikit-learn实现有监督学习　　206
8.4　Iris数据集　　206
8.5　K-近邻分类器　　211
8.6　Diabetes数据集　　214
8.7　线性回归：最小平方回归　　215
8.8　支持向量机　　219
8.8.1　支持向量分类　　219
8.8.2　非线性SVC　　223
8.8.3　绘制SVM分类器对Iris数据集的分类效果图　　225
8.8.4　支持向量回归　　227
8.9　小结　　229
第9章　数据分析实例——气象数据　　230
9.1　待检验的假设：靠海对气候的影响　　230
9.2　数据源　　233
9.3　用IPython Notebook做数据分析　　234
9.4　风向频率玫瑰图　　246
9.5　小结　　251
第10章　IPython Notebook内嵌JavaScript库D3　　252
10.1　开放的人口数据源　　252
10.2　JavaScript库D3　　255
10.3　绘制簇状条状图　　259
10.4　地区分布图　　262
10.5　2014年美国人口地区分布图　　266
10.6　小结　　270
第11章　识别手写体数字　　271
11.1　手写体识别　　271
11.2　用scikit-learn识别手写体数字　　271
11.3　Digits数据集　　272
11.4　学习和预测　　274
11.5　小结　　276
附录A　用LaTeX编写数学表达式　　277
附录B　开放数据源　　287
· · · · · · (收起)