《Python数据科学指南》——第1章 Python在数据科学中的应用 1.1 简介

本节书摘来自异步社区《Python数据科学指南》一书中的第1章，第1.1节，作者[印度] Gopi Subramanian ，方延风 刘丹 译，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。

第1章 Python在数据科学中的应用

在这一章里，我们将探讨以下主题。

使用字典对象

使用字典的字典

写一个列表

从另一个列表创建列表——列表推导

使用迭代器

生成一个迭代器和生成器

使用可迭代对象

将函数作为变量传递

在函数中嵌入函数

将函数作为参数传递

返回一个函数

使用装饰器改变函数行为

使用lambda创造匿名函数

使用映射函数

使用过滤器

使用zip和izip函数

从表格数据使用数组

对列进行预处理

采用键排序

使用itertools

1.1 简介

Python语言提供了大量内置的数据结构和函数，十分便于数据科学的程序处理。在这一章里，我们先讨论那些最常用的部分。在后续章节中，你会看到它们在不同主题中的应用。熟练地掌握这些知识，有助于你在处理数据和开发算法的繁杂过程中快速地编写程序。

本章将对这些便捷的数据结构和方法做一个概述，当你成长为一个熟练的Python开发者，就能灵活地搭配并使用它们，同时找到自己的方式来实现目标。

各类数据结构都有其用途，在不同的环境下，可能要使用两类甚至更多来适应你的需求。在本书中，我们提供了大量的实例以供参考。

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