本章內容為全書學習的準備工作，主要介紹了一下部分內容。
1. 資料的型別
**型資料
多維陣列（矩陣）
相關聯的多張表（主鍵和外來鍵）
時間序列
2. python進行資料分析的優缺點
解釋型語言、膠水語言
效率低全域性直譯器鎖（gil)
3. 重要的python庫（資料科學相關）
numpy
描述待補充。下同。
pandas
matplotlib
ipython和jupyter
scipy
scikit_learn
statsmodels
4. 安裝與設定
安裝與更新
pip包管理工具
pip install package_name
pip install --upgrade package_name
conda包管理
conda install package_name
conda update package_name
5. 相關術語
偽**用一種類似**的結構形式來描述思路（演算法或者過程或者邏輯），事實上並不是有效的源**。
語法糖一些**的便利寫法，沒有新的功能，但可以簡化**結構。
利用python進行資料分析
目錄 10 minutes to pandas 翻譯 pandas中loc iloc ix的區別 pandas dropna函式 pandas中dataframe的stack unstack 和pivot 方法的對比 pandas中關於set index和reset index的用法 python匿...
利用python進行資料分析
利用python進行資料分析，需要了解一些基本的方法，比如掌握回歸分析的方法，通過線性回歸和邏輯回歸，其實你就可以對大多數的資料進行回歸分析，並得出相對精確地結論。這部分需要掌握的知識點如下 回歸分析 線性回歸 邏輯回歸 基本的分類演算法 決策樹 隨機森林 樸素貝葉斯 基本的聚類演算法 k mean...
《利用Python進行資料分析》筆記
之前的筆記一直記在我的印象筆記上，今天突然想到 不如直接記在部落格上，印象筆記只記錄生活上的事，這樣也分工明確一些。同時也能和大家分享，也許可以幫助到別人。由於這個學習筆記系列主要還是用於個人學習總結用，所以會比較凌亂，望大家理解！2017 9 23 p151 pd.dropna thresh 其中...