第1章　基于Python的數(shù)據(jù)科學環(huán)境搭建 1
1.1　Python是數(shù)據(jù)科學 “大勢所趨”2
1.2　Anaconda入門 ——工欲善其事，必先利其器 4
1.3　Jupyter Notebook入門 15
1.4　Markdown單元格的使用 25
1.5　Spyder入門 34
1.6　小結 38

第2章　Python基礎 39
2.1　“火鍋團購數(shù)據(jù)”簡介 40
2.2　讀寫數(shù)據(jù) 41
2.3　Python數(shù)據(jù)類型與結構 44
2.4　控制流、函數(shù)與模塊 58
2.5　面向對象編程的基本概念 66
2.6　Numpy簡介 72
2.7　小結 77

第3章　Python的數(shù)據(jù)處理模塊 78
3.1　初級篇 ——相遇 Pandas79
3.2　進階篇 ——相識 Pandas90
3.3　小結 99

第4章　Python的繪圖模塊 100
4.1　為什么需要數(shù)據(jù)可視化 101
4.2　初級篇 ——Matplotlib基礎 102
4.3　高級篇 ——Plotly基礎 121
4.4　小結 139

第5章　Python的統(tǒng)計建模模塊 141
5.1　Statsmodels簡介 142
5.2　數(shù)據(jù)接入 143
5.3　統(tǒng)計模型參數(shù)估計 145
5.4　統(tǒng)計假設檢驗 153
5.5　探索分析 159
5.6　小結 165

第6章　Python的機器學習模塊 166
6.1　機器學習的定義 167
6.2　使用 scikit -learn169
6.3　小結 182

第7章　Python的爬蟲模塊 183
7.1　爬蟲的定義 184
7.2　初級篇 ——單頁面靜態(tài)爬蟲 185
7.3　中級篇 ——多頁面靜態(tài)爬蟲 197
7.4　高級篇 ——爬蟲的偽裝 205
7.5　終級篇 ——動態(tài)爬蟲 212
7.6　爬蟲注意事項 217
7.7　小結 217

第8章　Python的文本分析模塊 218
8.1　準備 :理解文本分析流程 219
8.2　實戰(zhàn) 224
8.3　小結 232

第9章　Python的數(shù)據(jù)庫模塊 233
9.1　為什么需要數(shù)據(jù)庫 234
9.2　初級篇 ——SQLAlchemy的基本使用 235
9.3　高級篇 244
9.4　小結 248

第10章　精品案例——火鍋團購分析 249
10.1　背景介紹 250
10.2　數(shù)據(jù)描述 252
10.3　建模分析 264
10.4　小結 269