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张亮 译者;杰奎琳·凯泽尔(Jacqueline Kazil);凯瑟琳·贾缪尔(Katharine Jarmul) / 人民邮电出版社 / 2017-07 / 平装
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上书时间2023-07-01
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Python数据处理
本书采用基于项目的方法,介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API中提取数据。
作者:[美] 杰奎琳·凯泽尔(Jacqueline Kazil)凯瑟琳?贾缪尔(Katharine Jarmul) 译者:张亮 吕家明
Jacqueline Kazil,数据科学家,zi深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目,是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。
Katharine Jarmul,zi深Python开发者,PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix,期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。
前言xiii第1 章Python简介 11.1 为什么选择Python 41.2 开始使用Python 41.2.1 Python版本选择 51.2.2 安装Python 61.2.3 测试Python 91.2.4 安装pip 111.2.5 安装代码编辑器 121.2.6 安装IPython(可选) 131.3 小结 13第2 章Python基础 142.1 基本数据类型 152.1.1 字符串 152.1.2 整数和浮点数 152.2 数据容器 182.2.1 变量 182.2.2 列表 212.2.3 字典 222.3 各种数据类型的用途 232.3.1 字符串方法:字符串能做什么 242.3.2 数值方法:数字能做什么 252.3.3 列表方法:列表能做什么 262.3.4 字典方法:字典能做什么 272.4 有用的工具:type、dir和help 282.4.1 type 282.4.2 dir 282.4.3 help 302.5 综合运用 312.6 代码的含义 322.7 小结 33第3 章供机器读取的数据 343.1 CSV数据 353.1.1 如何导入CSV数据 363.1.2 将代码保存到文件中并在命令行中运行 393.2 JSON数据 413.3 XML数据 443.4 小结 56第4 章处理Excel文件 584.1 安装Python包 584.2 解析Excel文件 594.3 开始解析 604.4 小结 71第5 章处理PDF文件,以及用Python解决问题 735.1 尽量不要用PDF 735.2 解析PDF的编程方法 745.2.1 利用slate库打开并读取PDF 755.2.2 将PDF转换成文本 775.3 利用pdfminer解析PDF 785.4 学习解决问题的方法 925.4.1 练习:使用表格提取,换用另一个库 945.4.2 练习:手动清洗数据 985.4.3 练习:试用另一种工具 985.5 不常见的文件类型 1015.6 小结 101第6 章数据获取与存储 1036.1 并非所有数据生而平等 1036.2 真实性核查 1046.3 数据可读性、数据清洁度和数据寿命 1056.4 寻找数据 1056.4.1 打电话 1056.4.2 美国政府数据 1066.4.3 全球政府和城市开放数据 1076.4.4 组织数据和非政府组织数据 1096.4.5 教育数据和大学数据 1096.4.6 医学数据和科学数据 1096.4.7 众包数据和API 1106.5 案例研究:数据调查实例 1116.5.1 埃博拉病毒危机 1116.5.2 列车安全 1116.5.3 足球运动员的薪水 1126.5.4 童工 1126.6 数据存储 1136.7 数据库简介 1136.7.1 关系型数据库:MySQL和PostgreSQL 1146.7.2 非关系型数据库:NoSQL 1166.7.3 用Python创建本地数据库 1176.8 使用简单文件 1186.8.1 云存储和Python 1186.8.2 本地存储和Python 1196.9 其他数据存储方式 1196.10 小结 119第7 章数据清洗:研究、匹配与格式化 1217.1 为什么要清洗数据 1217.2 数据清洗基础知识 1227.2.1 找出需要清洗的数据 1237.2.2 数据格式化 1317.2.3 找出离群值和不良数据 1357.2.4 找出重复值 1407.2.5 模糊匹配 1437.2.6 正则表达式匹配 1467.2.7 如何处理重复记录 1507.3 小结 151第8 章数据清洗:标准化和脚本化 1538.1 数据归一化和标准化 1538.2 数据存储 1548.3 找到适合项目的数据清洗方法 1568.4 数据清洗脚本化 1578.5 用新数据测试 1708.6 小结 172第9 章数据探索和分析 1739.1 探索数据 1739.1.1 导入数据 1749.1.2 探索表函数 1799.1.3 联结多个数据集 1829.1.4 识别相关性 1869.1.5 找出离群值 1879.1.6 创建分组 1899.1.7 深入探索 1929.2 分析数据 1939.2.1 分离和聚焦数据 1949.2.2 你的数据在讲什么 1969.2.3 描述结论 1969.2.4 将结论写成文档 1979.3 小结 197第10 章展示数据 19910.1 避免讲故事陷阱 19910.1.1 怎样讲故事 20010.1.2 了解听众 20010.2 可视化数据 20110.2.1 图表 20110.2.2 时间相关数据 20710.2.3 地图 20810.2.4 交互式元素 21110.2.5 文字 21210.2.6 图片、视频和插画 21210.3 展示工具 21310.4 发布数据 21310.4.1 使用可用站点 21310.4.2 开源平台:创建一个新网站 21510.4.3 Jupyter(曾名IPythonnotebook) 21610.5 小结 219第11 章网页抓取:获取并存储网络数据 22111.1 抓取什么和如何抓取 22111.2 分析网页 22311.2.1 检视:标记结构 22411.2.2 网络/时间线:页面是如何加载的 23011.2.3 控制台:同JavaScript交互 23211.2.4 页面的深入分析 23611.3 得到页面:如何通过互联网发出请求 23711.4 使用BeautifulSoup读取网页 23811.5 使用lxml读取网页 24111.6 小结 249……第12 章高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫 251第13 章应用编程接口 286第14 章自动化和规模化 298第15 章结论 330附录A 编程语言对比 334附录B 初学者的Python学习资源 336附录C 学习命令行 338附录D 高级Python设置 349附录E Python陷阱 361附录F IPython指南 370附录G 使用亚马逊网络服务 374关于作者 378关于封面 378
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开播时间:09月02日 10:30