《Python 数据科学实践指南》读书笔记

文章提纲

• 全书总评
• C01.Python 介绍
  • Python 版本
  • Python 解释器
  • Python 之禅
• C02.Python 基础知识
  • 基础知识
  • 流程控制：
  • 函数及异常
    • 函数：
    • 异常
  • 字符串
    • 获取键盘输入：
    • 字符串处理
    • 字符串操作
    • 正则表达式
• C05. 容器（Container）与集合（Collections）
  • 元组（Tuple）
  • 列表（List）
  • 字典（Dictionary）
  • 集合（Collections）
• C06.Python 标准库
  • 数学模块：math
  • 时间模块：time，datetime，calendar
  • 随机数模块：random
  • 取样：
  • 文件处理：glob 和 fileinput
  • 压缩：bz2 和 gzip
  • 漂亮打印：pprint 模块
  • 跟踪异常日志：traceback 模块
  • 网络数据传输：JSON
• C07. 用 Python 读写外部数据
  • CSV，csv 模块
  • Excel，pandas 模块（参考 C10）
  • MySQL，MySQLdb 模块，torndb 模块
  • PostgreSQL，psycopg2 模块
  • MongoDB，pymongo 模块
  • ElasticSearch，elasticsearch 模块
• C08. 用 Python 解决统计问题
  • 描述性统计
  • 数据可视化
• C09. 爬虫入门
  • request 模块
  • Xpath 模块
• C10. 数据科学的第三方库
  • Numpy 模块
• 从这里开始，先弃了，这本书适合了解了以后，再来根据作者的实践角度查遗补缺。
  • Pandas 模块
  • Scikit-Learn 模块
  • C11. 图数据分析
  • 图论基础
  • NetworkX 模块
  • 利用 NetworkX 进行图分析
• C12. 大数据工具
  • Hadoop
  • Spark

全书总评

• 书本印刷质量：4 星。印刷清楚，排版合适，错误很少。
• 著作编写质量：3 星。Python 入门和与数据处理相关的各种模块的入门，以及数据处理的入门。作者是原著，写的确实是自己的东西，不是东抄西抄。只是实践部分的内容实在太浅薄了些。
• 代码质量：4星。Python入门这本书的IT功底不够，中间可能会碰到一些坑，最好有点Python基础以后，用这本书查遗补缺。下载地址
• 阅读笔记：记录需要记住的重点，方便快速回忆。

C01.Python 介绍

Python 版本

• Python 2.x：2001 年发布，有许多资料和库基于这个版本编写；
• Python 3.x：2009 年发布，与旧版本不兼容；

Python 解释器

• Python是开源的，因此它的解释器有许多种实现，主流的是官方的解释器；

Python 之禅

• import this

C02.Python 基础知识

基础知识

• 基础数据类型：在 Python 中，所有的元素都是“对象”。
  • None：表示什么都没有的类型；
  • int：表示整数的类型；
  • float：表示浮点数的类型；
  • bool：表示布尔数值的类型；
  • str：表示字符串的类型；
• 变量与赋值：Python 的书写规范（PEP8）
  • 序列解包
• 操作符与表达式：
  • 算术操作符：
  • 位操作符：
  • 比较操作符：
  • 逻辑操作符：and，or，not
• 文本编辑器：
  • 文件编码：UTF-8

流程控制：

• 条件判断（if…elif…else…）：
• 循环：
  • while：
  • for…in…：
• 缩进，空白与注释
  • 缩进：分割代码块；
  • 空白：没有任何意义，只为美观；
  • 注释：
    • 单行注释：“#”
    • 多行注释：”"”…”””

函数及异常

函数：

• 函数定义：def func_name()
• 参数定义：
  • 实参：
  • 形参：
  • 位置参数（参数绑定）：根据定义和调用函数时参数的位置进行参数的赋值；
  • 关键字参数：非关键字参数不能定义在关键字参数后面。
  • 可变数量的参数：def func(*args, **kwargs)
    • *args：位置形参，表示任意数量的位置参数都会合并成一个元组，绑定到 args 上；
    • **kwargs：关键字形参，表示任意数量的关键字参数都会合并成一个元组，绑定以 kwargs 上；
• 递归：
• 闭包（closure）：又称词法闭包（Lexical Closure）或函数闭包（Function Closure），是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创建它的环境也不例外。

异常

• 异常：（try…except…finally…）

字符串

• 运算符：
  • “+”：字符串拼接；
  • “*”：字符串复制多份，然后拼接；
  • 切片 [start,stop,step]：
  • len()：字符串长度；

获取键盘输入：

• input(str)：

字符串处理

• 字符集
  • 字符（Character）：是各种文字和符号的总称；
  • 字符集（Character Set）：是多个字符的集合，字符集的各类很多，每个字符集包含的字符个数也不同。
  • 字符编码（Character Encoding）：也称字集码，是把字符集中的字符编码按指定集合中的某一个对象，以便在计算机中存储和通过通信网络传递文本。
• ASCII 字符集和编码
• Unicode 字符集和 UTF-8 编码

字符串操作

• 基本操作：
  • strip()：移除字符串两侧的所有空白符；
  • capitalize()：使字符串的首字母大写；
  • title()：使字符串中每个单词的首字母大写；
  • lower()：使字符串的所有字母小写；
  • upper()：使字符串的所有字母大写；
  • isalnum()：字符串中包含字母或者数字时为 True；
  • isdigit()：字符串中只包含数字时为 True；
• 分割：
  • split(delimiter)：将字符串按指定分隔符分割；
  • rsplit(delimiter)：将字符串从右边开始按指定分隔符分割；
• 格式化：
  • %：print(‘%s’ %name)
  • format()：print(‘{one} and {two}’.format(one=’1’,two=’2’))

正则表达式

• 转义符：P55
• re 模块：
  • re.compile()：匹配模式；
    • match()：匹配字符串；

C05. 容器（Container）与集合（Collections）

元组（Tuple）

• 元组：与字符串一样，是有序的序列，不可以改变内容
• 基本操作：连接、切片都与字符串保持一致；
• 序列解包：也称多重赋值；
• 支持迭代器协议，支持 for 循环

列表（List）

• 列表：也是序列类型的对象，但是可以改变列表中的内容；
• 基本操作：连接、切片都与字符串保持一致；
• 更改操作：
  • pop()：删除列表中的数据，并将删除的数据返回；
  • insert()：插入数据；
  • append()：追加数据；
  • extend()：拼接列表；
• 引用传递：所有的赋值都只是引用的传递，并没有创建新的数据；
  • list[:]：浅拷贝，只拷贝第一层引用的数据；
  • deepcopy()：深拷贝，拷贝所有引用的数据；
• 列表解析式：构造列表的方式，将一个函数作用到整个列表中每个元素的方式；[x for x in range(1,3)]

字典（Dictionary）

• 字典在其他语言中被称为散列表，由 key:value 对通过｛｝组成的无序结构。
• 常用的函数：
  • get(key)：通过 key 取得对应的 value；还可以通过链式调用取值；
  • dict(list)：构建新的字典；
  • dict.keys()：获取字典的 keys 迭代；
  • dict.values()：获取字典的 values 迭代；
  • dict.items()：获取字典的 key:value 对的迭代；
  • dict.pop(key)：取出指定关键字的值；
  • dict.update(key)：更新字典中对应的 key 中的 value；

集合（Collections）

• namedtuple()：具名元组。
• Counter()：累加器，可以用来做经典的 word count；
• defaultdict()：为字典设定一个默认值；
• OrderedDict()：使字典有序；

C06.Python 标准库

数学模块：math

• 常见常量：默认精度为 15 位，最多可以取得 48 位
  • math.pi
  • math.e
• 无穷大与无效数字：
  • math.inf：表示“无穷大”，是 infinite 的缩写。math.inf*math.inf==math.inf
  • math.nan：表示“无效数字”，是 Not a number 的缩写。math.inf/math.inf==math.nan
  • int 的范围：在 3.5 中 int 长度理论上是无限的
  • float 的范围：1e-309~1e+309
• 浮点数转换为整数：
  • math.trunc(f)：截掉浮点型小数点后面的数字；
  • math.floor(f)：取最接近浮点型数字的整数；
  • math.ceil(f)：取比当前浮点型数字大的整数；
• 绝对值和符号：
  • math.fabs(f)：浮点数的绝对值；
  • math.copysign(x,y)：符号函数，将 y 的符号传递给 x；
• 常用计算：
  • math.fsum(values)：解决 sum(values) 不能精确计算的问题；
  • math.factorial(x)：阶乘计算函数。
• 指数和对数：
  • math.pow(x,y)：x 的 y 次幂；
  • math.log(x)：x 以 e 为底的对数；
  • math.log10(x)：x 以 10 为底的对数；

时间模块：time，datetime，calendar

• time 模块：基础的时间处理模块；
  • time.time()：表示为数字时间戳，即从格林威治时间：1970-1-1，0：0：0（北京时间：1970-1-1，8：0：0）以来所经历过的秒数；
  • time.ctime(x)：没有 x 则返回当前时间的字符串版本，有 x 则返回从时间戳开始经过了 x 秒后的时间的字符串。
  • struct_time：具名元组，可以分别获得年 (tm_year)、月 (tm_mon)、当月第几日 (tm_mday)、时 (tm_hour)、分 (tm_min)、秒 (tm_sec)，星期几 (tm_way，星期一是 0)，当年第几天 (tm_yday)，是否夏令时 (tm_isdst，没有为 0)；
    • time.gmtime()：格林威治下的 struct_time；
    • time.localtime()：当前电脑所在时区的 struct_time；
    • time.mktime(struct_time)：还原成数字时间戳的方式；
    • time.strptime(string,format)：将字符串格式的时间按照格式转换成 struct_time 格式；
    • time.strftime(format,struct_time)：将 struct_time 格式的时间元组转换成字符串格式；
• datetime 模块：针对年月日和时分秒分别进行处理；
• calendar 模块：处理万年历；

随机数模块：random

• 随机数生成器：
  • random.random()：生成均匀分布的浮点随机数，在半开半闭区间 [0.0, 1.0)；
  • random.seed()：设置随机数种子；
  • random.randint(a,b)：返回整型随机数，在闭区间 [a,b]；
  • random.randrange()：返回整型随机数，在半开半闭区间 [a,b)；

取样：

• random.shuffle(list)：按随机性质将列表重新排列顺序；
• random.choice(list)：按随机性质从列表中抽取数据；
• random.sample(list,k)：按随机性质从列表中抽取指定长度的数据；

文件处理：glob 和 fileinput

• open(filename,mode)：基于 mode 模式打开 filename 文件；还支持上下文管理器 with 模式；
• glob 模块：目录处理；
• fileinput 模块：批量文件读入；是一个帮助类；

压缩：bz2 和 gzip

• 不建议使用的压缩格式：
  • rar：专门服务于 Windows 下，Python 需要第三方库才能打开；
  • tar：只用于打包文件，不对文件进行压缩；
  • zip：既可以压缩文件，还可以打包文件，因为自带打包功能，不适合用于对文件单独压缩；
• 建议使用的压缩格式
  • bz2 模块：对单个文件可写可读，非常方便；
  • gzip 模块：对单个文件可写可读，非常方便；

漂亮打印：pprint 模块

跟踪异常日志：traceback 模块

网络数据传输：JSON

• json.loads()：将 JSON 转换成字典；
• json.dumps()：将字典转换成 JSON；

C07. 用 Python 读写外部数据

CSV，csv 模块

• csv.reader()：读取文件；
• csv.writer()：写入文件；
• csv.register_dialect()：delimiter= 注册分割符；
• csv.DictReader()：按照字典结构读取数据；*

Excel，pandas 模块（参考 C10）

• pandas.read_excel()：读取文件；
• pandas.to_excel()：写入文件；
• pandas.set_option()：设置属性值；
• pandas.DataFrame()：表格结构；

MySQL，MySQLdb 模块，torndb 模块

• db=torndb.Connection(host,database,user,password)：建立数据库链接；
• db.insert(SQL),db.insertmany(SQL)：向数据库中插入单行数据，插入多行数据；
• db.query(SQL)：从数据库读取数据；

PostgreSQL，psycopg2 模块

MongoDB，pymongo 模块

ElasticSearch，elasticsearch 模块

C08. 用 Python 解决统计问题

• pandas 模块许多函数发生了改变；在 Python 3.7 下 read_excel() 运行有问题；统计都没办法测试了。

描述性统计

• 均值：
• 中位数：
• 方差：
• 标准差：

数据可视化

• 基本函数：
  • plot()
  • show()
  • figure()
  • title()
  • xlabel()
  • ylabel()
  • legend()
• 图形：
  • 折线图：
  • 散点图：
  • 柱状图：bar()
  • 饼图：pie()

C09. 爬虫入门

request 模块

• HTTP 协议：
• 获取 HTML 内容：

Xpath 模块

• 解析 HTML 内容：
• 这个模块已经没有匹配 Python3.7 的版本了，放弃这个学习。

C10. 数据科学的第三方库

Numpy 模块

• ndarray:
  • 创建：
    • arange()
    • linspace()：度量等宽
    • random.random()：随机数
  • 属性：
    • ndim：数组的维度；
    • shape：数组的形状；
    • dtype.name：数组中数据的类型；
    • itemsize：数组类型占用的内存空间大小；
    • size：数组中元素个数；
  • 创建特定数组：
    • zeros()：全零矩阵；
    • ones()：全 1 矩阵；
    • empty()：随机的小值组成的矩阵；
• 基本运算：数组运算是基于元素计算的
  • 矩阵乘法：dot()
  • 迭代：与列表类似，直接迭代按行取数，flat() 可以把数组摊平为一维数组
  • 变形：resize() 原地修改数组；reshape() 输出一个变形后的数组，原数组不变；
  • 堆叠：hstack() 行数相同，水平堆叠；vstack() 列数相同，垂直堆叠；
• 高级运算
  • transpose()：转置；
  • linalg.inv()：取逆；
  • eye()：单位阵；
  • trace()：取迹；
  • linalg.solve()：解线性方程；
  • linalg.eig()：解特征方程；

从这里开始，先弃了，这本书适合了解了以后，再来根据作者的实践角度查遗补缺。

Pandas 模块

Scikit-Learn 模块

C11. 图数据分析

图论基础

NetworkX 模块

利用 NetworkX 进行图分析

C12. 大数据工具

Hadoop

Spark