一、图书介绍

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图书作者：Wes Mckinney
本书数据文件GitHub仓库地址：https://github.com/wesm/pydata-book
本书内容：本书关注的是利用Python处理、清洗和操作数据的基本要点。专注于Python语言的编程、类库、工具而不是数据分析方法论。

二、重要的Python库

Numpy(http://numpy.org）：数值计算
pandas(http://pandas.pydata.org) : 数据操作、预处理、清洗
matplotlib(http://matplotlib.org) : 制图、数据可视化
Scipy(http://scipy.org):科学计算
scikit-learn(http://scikit-learn.org): 机器学习
statsmodels(http://statsmodels.org): 统计分析

三、常用模块命名约定

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import seaborn as sns
import statsmodels as sm