CHAPTER 1 Preliminaries（預備知識）

1.1 What Is This Book About?（這本書是關於什麼的）

這本書關心的是如何用Python對資料進行處理和清洗等操作。本書的目的是作為一個指南，講解使用Python語言和它的一些處理資料的庫和工具，這能讓我們成為一個有效率的資料分析師（data analyst）。本書會告訴我們，使用Python語言的情況下，我們需要用那些工具來進行資料分析。

What Kinds of Data?（什麼種類的資料）

我們說的資料指的是結構化的資料（structured data），比如：

• 表格型資料，每一列有不同的型別（字串，數字，日期等）。這種情況是我們最常見到的，常見於用tab-或逗號分隔的檔案（比如CSV檔案）
• 多維陣列（Multidimensional arrays，比如矩陣）
• 用一列作為鍵（比如SQL中的主鍵和外來鍵），整合多個表格的資料
• 時間序列資料

大部分資料都可以被轉化為結構化資料，方便進行分析和建模。如果無法轉化，那麼我們可以從資料集中抽取特徵，做成一個結構化的形式。舉個例子，新聞可以被處理為單詞頻率表格，然後我們可以對其進行情感分析（sentiment analysis）。

表格型程式，比如微軟的Excel，可能是當今最廣泛的資料分析工具，所以沒必要把資料分析想得很難。