《Python数据处理》苏珊·麦格雷戈

《Python数据处理：如何又快又好》是一本专注于Python语言在数据处理领域应用的实战指南，面向程序员、数据分析师和对编程感兴趣的初学者。本书以“高效”和“优质”为目标，系统讲解了Python在数据清洗、分析、可视化等方面的核心技术。全书共分为九章，从基础工具到高级应用，旨在帮助读者掌握快速处理大规模数据集的技能。
第一部分介绍了Python数据处理的基础，包括Pandas、NumPy等库的安装与基本操作。作者通过简单示例，如读取CSV文件和处理缺失值，让读者快速上手。第二部分深入数据清洗技巧，例如如何处理重复数据、异常值以及格式不一致的问题，配有真实案例，如清洗一份销售记录数据集。第三部分聚焦数据分析，讲解groupby、pivot_table等函数的使用，并通过分析某电商平台的用户行为数据，展示如何挖掘隐藏趋势。
第四部分是本书亮点，介绍了优化代码性能的方法。例如，使用向量化操作替代循环，或利用多线程处理大数据，显著提升效率。第五部分探讨数据可视化，基于Matplotlib和Seaborn库，教读者绘制柱状图、散点图等，直观呈现分析结果。第六部分进入高级主题，如机器学习预处理和API数据获取，适合有一定基础的读者。最后一章提供项目实战，例如分析社交媒体数据，涵盖从数据采集到报告生成的完整流程。
本书语言通俗易懂，代码注释详尽，每章末尾附有练习题和参考资源。封面设计简洁，可能以蓝色调为主，象征科技与理性。最新版本可能更新了Python 3.11的新特性或2025年的数据处理趋势，使内容更具时效性。总体而言，这是一本兼具理论与实践的工具书，帮助读者在数据驱动的时代提升竞争力。

作者介绍：苏珊·E. 麦格雷戈（Susan E. McGregor）是一位美国计算机科学家、数据专家和教育者，现可能任职于哥伦比亚大学数据新闻学项目或某科技公司，专注于数据处理与编程教育。她拥有计算机科学或相关领域的硕士或博士学位，可能毕业于麻省理工学院或斯坦福大学，学术背景扎实。麦格雷戈的职业生涯始于软件开发，后转向数据新闻和教育领域。她曾在新闻机构或科技企业担任数据分析师，积累了丰富的实战经验，例如处理复杂的公共数据集或开发数据可视化工具。她对Python的热爱源于其简洁性和强大功能，促使她将技术知识分享给更广泛的受众。《Python数据处理：如何又快又好》是她多年教学与实践的结晶，旨在填补数据处理领域入门与进阶之间的空白。作为作者，麦格雷戈以清晰的逻辑和实用的风格著称。她活跃于技术社区，可能是PyCon大会的常客，经常分享开源项目或教程。她还可能撰写过数据新闻相关的文章，探讨技术如何赋能社会洞察。目前，她或居住在纽约，持续通过写作和授课推动数据科学的普及，致力于让更多人掌握数据处理技能。