2、Python在数据分析领域的应用与关键库介绍

Python在数据分析领域的应用与关键库介绍

1. 致谢与背景

在创作过程中，得到了众多人士的支持。O’Reilly的编辑Meghan Blanchette和Julie Steele在创作过程中给予了指导，Mike Loukides在提案阶段与我合作，助力书籍得以实现。众多人士提供了大量技术评审，其中Martin Blais和Hugh Brown对书中示例、清晰度和整体架构的完善帮助巨大。还有许多朋友和同事为示例和数据集提供了很好的想法。

开源科学Python社区的众多领导者为开发工作奠定了基础，并在写作过程中给予鼓励。此外，前AQR的同事多年来一直支持我的pandas工作，学术导师Haynes Miller和Mike West也给予了重要指导。2014年，Phillip Cloud和Joris van den Bossche帮助更新了书中的代码示例并修正了因pandas变化导致的一些不准确之处。个人生活中，Casey在写作过程中提供了日常支持，父母教导我追逐梦想、永不满足。

2. 数据分析的Python编程

2.1 主要内容

主要聚焦于使用Python进行数据操作、处理、清理和分析的具体方法。目标是为Python编程语言及其面向数据的库生态系统和工具提供指南，帮助读者成为高效的数据分析师。虽然书名包含“数据分析”，但重点在于Python编程、库和工具，而非数据分析方法本身。

2.2 数据类型

主要关注结构化数据，包括以下常见形式：
- 表格或类似电子表格的数据，每列可能是不同类型（字符串、数值、日期等），常见于关系数据库或制表符、逗号分隔的文本文件。
- 多维数组（矩