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作者简介：余本国，博士，硕士研究生导师。于中北大学理学系任教，主讲线性代数、微积分、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。出版有《Python数据分析基础》等著作。
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| 內容簡介： |
《基于Python的大数据分析基础及实战》是一本介绍如何用Python 3.6进行数据处理和分析的学习指南。其主要内容包括：Python语言基础、数据处理、数据分析、数据可视化，以及利用Python对数据库的操作、自建Python应用库的共享发布等。
《基于Python的大数据分析基础及实战》分3个部分：第1部分为基础知识，第2部分为实战案例，第3部分为拓展与延伸。本书内容丰富，讲解通俗易懂，非常适合本科生、研究生，以及对Python语言感兴趣或者想要使用Python语言进行数据分析的广大读者。
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| 目錄：
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第1部分 基 础 篇
第1章
Python语言基础
2
1.0 引子 2
1.1 工欲善其事，必先利其器（安装Python）
3
1.2 学跑得先学走（语法基础） 9
1.3 程序结构 11
1.3.1 Hello World
! 11
1.3.2 运算符介绍 12
1.3.3 顺序结构 14
1.3.4 判断结构 17
1.3.5 循环结构 18
1.3.6 异常 20
1.4 函数 24
1.4.1 基本函数结构 24
1.4.2 参数结构 25
1.4.3 回调函数 28
1.4.4 函数的递归与嵌套 28
1.4.5 闭包 31
1.4.6 匿名函数lambda 32
1.4.7 关键字yield 32
1.5 数据结构 35
1.5.1 列表（list）
35
1.5.2 元组（tuple）
38
1.5.3 集合（set）
39
1.5.4 字典（dict）
40
1.5.5 集合的操作 41
1.5.6 学以致用 45
1.6 3个函数（map、filter、reduce） 47
1.6.1 遍历函数（map）
47
1.6.2 筛选函数（filter）
48
1.6.3 累计函数（reduce）
48
1.7 面向对象编程基础 50
1.7.1 类 50
1.7.2 类和实例 51
1.7.3 数据封装 52
1.7.4 私有变量与私有方法 53
本章小结
54
第2章
数据处理
60
2.1 Anaconda简介 60
2.2 Numpy简介 66
2.3 关于Pandas 68
2.3.1 什么是Pandas 68
2.3.2 Pandas中的数据结构 68
2.4 数据准备 68
2.4.1 数据类型 68
2.4.2 数据结构 69
2.4.3 数据导入 79
2.4.4 数据导出 86
2.5 数据处理 88
2.5.1 数据清洗 89
2.5.2 数据抽取 97
2.5.3 插入记录 114
2.5.4 修改记录 117
2.5.5 交换行或列 120
2.5.6 排名索引 122
2.5.7 数据合并 131
2.5.8 数据计算 137
2.5.9 数据分组 141
2.5.10 日期处理 143
带你飞（数据处理案例） 148
本章小结 160
第3章
数据分析
165
3.1 基本统计分析 165
3.2 分组分析 169
3.3 分布分析 171
3.4 交叉分析 173
3.5 结构分析 174
3.6 相关分析 176
小试牛刀（相关分析案例：电商数据分析） 178
本章小结
180
第4章
数据可视化
181
4.1 使用Python对数据进行可视化处理 181
4.1.1 准备工作 181
4.1.2 Matplotlib绘图示例 186
4.1.3 Seabon中的图例 198
4.1.4 pandas的一些可视化功能 212
4.1.5 文本数据可视化 217
4.1.6 networkx网络图 218
4.1.7 folium绘制地图 220
4.2 Python图像处理基础 221
4.2.1 PIL图库 221
4.2.2 OpenCV图库 224
本章小结
226
第5章
字符串处理与网络爬虫
228
5.1 字符串处理 228
5.1.1 字符串处理函数 228
5.1.2 正则表达式 230
5.1.3 编码处理 237
5.2 网络爬虫 240
5.2.1 获取网页源码 240
5.2.2 从源码中提取信息 241
5.2.3 数据存储 246
5.2.4 网络爬虫从这里开始 248
本章小结
260
第2部分 实战案例篇
第6章
词云
262
6.1 安装文件包 263
6.2 jieba功能用法 264
6.2.1 cut用法 264
6.2.2 词频与分词字典 265
6.3 文本词云图 269
6.4 背景轮廓词云图的制作 271
6.4.1 数据准备 271
6.4.2 分词 272
6.4.3 构建词云 273
本章小结
278
第7章
航空客户分类
279
7.1 问题的提出 279
7.2 聚类分析相关概念 280
7.3 模型的建立 281
7.4 Python实现代码 281
7.5 分类结果展示与分析 284
本章小结
287
第8章
《红楼梦》文本分析
288
8.1 准备工作 289
8.2 分词 291
8.2.1 读取数据 291
8.2.2 数据预处理 293
8.2.3 对红楼梦进行分词 301
8.2.4 制作词云 303
8.3 文本聚类分析 312
8.3.1 构建分词TF-IDF矩阵
312
8.3.2 使用TF-IDF矩阵对章节进行聚类 314
8.4 LDA主题模型 322
8.5 人物社交网络分析 328
本章小结
334
第3部分 拓展与延伸
第9章
Python字符串格式化 336
9.1 使用%符号进行格式化
336
9.2 使用format方法进行格式化 339
9.3 使用f方法进行格式化
341
本章小结
342
第10章
在Python中操作MySQL数据库 343
10.1 对MySQL的连接与访问 344
10.2 对MySQL的增、删、改、查操作 345
10.2.1 查询操作 345
10.2.2 插入操作 346
10.2.3 更新操作 347
10.2.4 删除操作 347
10.3 创建数据库表 348
本章小结
349
第11章
fractal（分形）库的发布 350
11.1 用Python绘制分形
351
11.1.1 分形简介 351
11.1.2 先睹为快 351
11.1.3 绘制方法简介 352
11.2 第三方库发布到PyPi 364
本章小结
369
参考文献
370
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| 內容試閱：
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数据分析是科学研究中的重要环节。有人曾这样定义：数据分析是有针对性地收集、加工、整理数据，并采用数据统计、挖掘技术分析和解释数据的科学与艺术！本书就是针对数据分析而量身定做的，旨在引导对数据分析感兴趣和拟从事数据分析的读者入门，感受和领略Python数据处理及分析的魅力。
Python是当今炙手可热的数据分析工具，是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，拥有丰富和强大的库，已经成为继Java、C之后的第三大语言。其特点是简单易学、免费开源、高级语言、可移植性强、面向对象，具有可扩展性、可嵌入性、丰富的库、规范的代码等。Python除了极少的事情不能做之外，基本上可以说是全能的，广泛应用在系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、Web编程、多媒体应用、PYMO引擎（PYMO全称为Python Memories Off）、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等方面。
在学习数据分析类书籍之前，一定有许多小白跟当初的笔者一样未战先怯：数据分析要用到那么多的数学知识，还要用到编程知识，我能行吗？一提到数学，估计很多人连勇气都没有了，直接就放弃了。另外对计算机编程的要求，很多人会问是不是要对Python很精通才行？
其实这些多是误解。先来说说数学，如果仅仅做数据的一般分析，那对数学知识的要求其实根本没有读者想象的那么难，甚至根本用不上高大上的数学知识。对于编程更是这样，Python语言极其简单，完全可以现学现用。曾有人说，20个小时就能搞定Python。只要读者能跟着本书认真地输入代码，一定能够自如地利用Python工具在数据的海洋中遨游。俗话说：拳不离手，曲不离口，学习编程也要亲自多敲代码，复制、粘贴源代码对于学习编程是没有益处的，尽管数据分析中需要的编程知识不多。
在本书的写作过程中，得到了中北大学Python实验室各位同学的帮助和支持。陈粮同学执笔编写和测试了第9章；孙玉林、周俊琦同学执笔编写和测试了《红楼梦》文本分析代码；另外，杨阳、袁凤恩、温一川、魏炳琦、张方等同学对本书的部分代码进行了测试及校对工作，在此一并表示感谢。这里要特别感谢本书编辑秦甲，没有秦编辑的邀约，就没有本书的出版。
由于时间仓促，书中错误及疏漏之处在所难免，恳请读者批评指正。本书对应的视频教程、源代码及源数据，可以扫描下方二维码，关注微信公众号进行获取。
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