解析iPhone导出的Apple Health 数据，分析过往几年的运动轨迹。主要涉及XML包的使用、字段处理、画图、简单统计等。本文分成6个部分（数据处理、以日维度的步数等走势、以周维度的步数等走势、以月维度的步数等走势、标注重要事项、各个系统的时间间）。

词云图，即文字云，是对文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉化的展现。在做文字云之前，需要对文字做分词处理，得到词语、频数等重要信息。本文分成两个部分介绍词云图（使用工具Python和R、推荐网页版文字云速成）。

正文的最后一章，我们来看一些真实世界的数据集。对于每个数据集，我们会用之前介绍的方法，从原始数据中提取有意义的内容。

本章中，会回顾一些pandas的特点，在你胶着于pandas数据规整和模型拟合和评分时，它们可能派上用场。然后我会简短介绍两个流行的建模工具，statsmodels和scikit-learn。这二者每个都值得再写一本书，我就不做全面的介绍，而是建议你学习两个项目的线上文档和其它基于Python的数据科学、统计和机器学习的书籍。

深入学习pandas的高级功能。分类数据，group by 应用，链式编程技术（可初步理解成：R语言中的dplyr有异曲同工之妙用）

pandas也支持基于timedeltas的指数，它可以有效代表实验或经过的时间。这本书不涉及timedelta指数，但你可以学习pandas的文档（http://pandas.pydata.org/）。pandas提供了许多内置的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期/不定期的时间序列进行重采样等。有些工具特别适合金融和经济应用，你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。

对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地对数据进行连接、过滤、转换和聚合。但是，像SQL这样的查询语言所能执行的分组运算的种类很有限。在本章中你将会看到，由于Python和pandas强大的表达能力，我们可以执行复杂得多的分组运算（利用任何可以接受pandas对象或NumPy数组的函数）。

学习本章代码案例的最简单方法是在Jupyter notebook进行交互式绘图。matplotlib是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（主要是2D方面）。该项目是由John Hunter于2002年启动的，其目的是为Python构建一个MATLAB式的绘图接口。matplotlib和IPython社区进行合作，简化了从IPython shell（包括现在的Jupyter notebook）进行交互式绘图。matplotlib支持各种操作系统上许多不同的GUI后端，而且还能将图片导出为各种常见的矢量（vector）和光栅（raster）图：PDF、SVG、JPG、PNG、BMP、GIF等。除了几张，本书中的大部分图都是用它生成的。

首先，介绍pandas的层次化索引，它广泛用于以上操作。然后，深入介绍了一些特殊的数据操作。在第14章，可以看到这些工具的多种应用。

数据分析和建模的过程中，相当多的时间要用在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作会占到分析师时间的80%或更多。本章主要讨论处理缺失数据、重复数据、字符串操作和其它分析数据转换的工具。下一章，关注于用多种方法合并、重塑数据集。有时，存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务。许多研究者都选择使用通用编程语言（如Python、Perl、R或Java）或UNIX文本处理工具（如sed或awk）对数据格式进行专门处理。幸运的是，pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的、灵活的、快速的工具，可以让你轻松地将数据规整为想要的格式。