数据科学家必备：Python编程技巧与数据处理指南

《Python-给数据科学家的Python技能秘籍》是一本专为数据科学家量身定制的指南，由Wenqiang Feng、Xu Gao和Upendra Madam在2019年6月26日撰写。本书旨在帮助读者深入了解如何有效地利用Python进行数据分析工作，涵盖了从Python的基础安装、交互式编程环境、核心函数到数据结构、数据库操作等多个关键领域。 首先，作者在序言部分介绍了手册的目的。它不仅是一份实用的教程，还旨在激发读者对Python语言的兴趣和学习热情。作者们强调了提供反馈和建议的重要性，鼓励读者分享自己的经验和见解，以便共同进步。 章节2探讨了Python的安装，针对不同的工具和平台，如Nteract、Jupyter Notebook Viewer、Apache Zeppelin以及标准的Jupyter Notebook，给出了详细的安装步骤和推荐的使用场景。这些环境对于数据科学家来说至关重要，它们提供了丰富的代码编辑、可视化和协作功能。 接下来的章节深入讲解了Python的基础知识。例如，在第5章“Primer Functions”中，作者详细介绍了常用的内置函数，如列表处理（创建、拆包、方法等）、元组、字典的操作技巧，以及如何使用`round()`函数和处理待办事项（`TODO`）。这一部分突出了Python函数的灵活性和实用性，对于数据清洗和预处理任务至关重要。 在数据结构方面，第6章详细阐述了列表、元组和字典的创建、操作方法以及高级技巧，如线性if-else语句和过滤器的使用。这部分内容有助于数据科学家组织和处理大量数据，提高代码的效率和可读性。 第7章聚焦于数据的读取和存储，包括从本地文件导入数据到数据库，以及从数据库读取数据到本地分析。这一章节介绍了与Hive和Impala等大数据处理工具的集成，对于数据科学家来说，理解和掌握如何高效地与大型数据仓库交互是必不可少的。 《Python-给数据科学家的Python技能秘籍》是一本实用的参考书，为数据科学家提供了全面的Python技能指导，无论是在基础工具的使用，还是在数据处理和数据库操作等方面，都能帮助他们提升工作效率，解决实际问题。无论是初学者还是经验丰富的数据科学家，都能从中受益匪浅。