Python 适用于数据处理与分析的显著特点，是其具有大量的标准模块、附加模块以及函数，可以非常方便地完成一般的数据处理与分析操作。内建库和标准库中的模块和函数是Python 的标准配置，所以只要你下载并安装了Python，就可以立即使用这些内建的模块和函数。
一、《Python数据处理》
这本资料采用基于项目的方法，介绍用Python 完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括：Python 基础知识，如何从CSV、Excel、XML、JSON 和PDF 文件中提取数据，如何获取与存储数据，各种数据清洗与分析技术，数据可视化方法，如何从网站和API 中提取数据。
全书共计12个章节，403页内容。
第1章 Python 简介
第2章 Python 基础
第3章 供机器读取的数据
第4章 处理Excel 文件
第5章 处理PDF 文件，以及用Python 解决问题
本书展示如何用Python 程序将不同格式的数据处理和分析任务规模化和自动化。主要内容包括：Python 基础知识介绍、CSV 文件和Excel 文件读写、数据库的操作、示例程序演示、图表的创建，等等。本书要讨论和使用的附加模块如下所示。
• xlrd 和xlwt
功能：解析与读写Microsoft Excel 工作簿。
• mysqlclient/MySQL-python/MySQLdb
功能：连接MySQL 数据库，在数据库表上运行查询。
• pandas
功能：读取各种类型的文件；管理、筛选和转换数据；聚合数据并计算基本统计量；创建各种类型的统计图表。
• statsmodels
功能：估计各种统计模型，包括线性回归模型、广义线性模型和分类模型。
• scikit-learn
功能：估计机器学习统计模型，包括回归、分类和聚类，以及执行数据处理、维度归约和交叉验证。
全书共计9大章节，近300页内容
内容较多，就不做一一展示了
资料都带索引，方便阅读，两本书有各有长处，相辅相成！
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