《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。
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。
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。
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。
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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