《Python for Geospatial Data Analysis》，作者是Bonny P. McClain，由O'Reilly Media出版。书中探讨了地理空间数据分析的理论、工具和实践，旨在帮助地理空间专业人士、数据科学家、地理学家、地质学家等熟悉数据分析和可视化的读者学习空间数据分析的基础知识。作者强调了在地理空间数据中检测和量化模式的重要性，并展示了如何将地理空间数据与Python集成，以探索地理空间数据。
书中内容涵盖了以下几个核心主题：
1. **地理空间数据理论**：介绍了地理空间数据的基本概念，包括坐标系统、投影、矢量和栅格数据，以及如何评估和选择数据集。
2. **地理空间分析工具**：详细介绍了QGIS、Google Earth Engine、OpenStreetMap、ArcGIS Python API等工具的使用，以及如何通过这些工具进行数据探索和分析。
3. **Python在地理空间分析中的应用**：讨论了如何使用Python进行地理空间数据分析，包括使用Python库和包来处理地理空间数据。
4. **数据可视化**：书中提供了如何设计信息地图和使用开源工具和公开数据集进行数据可视化的指导。
5. **自动化地理数据处理**：介绍了如何使用Python脚本来自动化地理数据的处理。
6. **地理空间数据科学图形语法**：帮助读者理解地理空间数据科学的图形语法，以激发好奇心。
7. **实际案例研究**：通过实际案例，如气候变化、森林砍伐等全球性问题，展示了地理空间分析技能在解决实际问题中的应用。
8. **数据清洗**：讨论了数据清洗的重要性，包括检查缺失数据、数据类型、元数据、统计摘要、替换缺失值等。
9. **地理空间数据分析的实践项目**：书中包含了三个实践项目，帮助读者将所学知识应用于研究全球性问题，如气候变化。
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