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《Python数据处理：如何又快又好》内容简介
本书是一本关于Python数据整理和数据质量的实用指南，主要介绍了如何使用Python进行数据清洗、转换和整合，以及如何确保数据的准确性和一致性。本书涵盖了数据整理基础、数据清洗、数据转换、数据整合、数据质量检查和数据可视化等内容。通过丰富的实例和代码示例，读者可以掌握Python数据整理和数据分析的相关技能。无论你是数据分析师、数据科学家还是其他领域的数据从业者，本书都不仅能够帮助你提高工作效率，还能够让你更好地理解和应用数据科学相关的知识和技能。
《Python数据处理：如何又快又好》书籍信息摘要
《Python数据处理：如何又快又好》内容简介与阅读建议，作者 [美]苏珊·E. 麦格雷戈，科技技术，2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：Python、数据清洗、数据分析、计算机类。
- 作者：[美]苏珊·E. 麦格雷戈
- 分类：科技技术
- 出版年份：2024
- 出版社：机械工业出版社
- 页数：378 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《Python数据处理：如何又快又好》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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目录
- 前言1
- 第1章 数据整理与数据质量简介7
- 1.1 什么是数据整理8
- 1.2 什么是数据质量9
- 1.3 为什么选用Python语言整理数据12
- 1.4 编写并运行Python代码14
- 1.5 如何在自己的设备上编写Python代码16
- 1.6 在网页版的开发环境中编写Python代码25
展开全部（共 93 章节）
- 1.7 编写“Hello World!”程序25
- 1.8 添加代码28
- 1.9 运行代码29
- 1.10 撰写文档、保存工作资料和管理不同版本的资料29
- 1.11 小结40
- 第2章 Python 入门41
- 2.1 词性42
- 2.2 用循环结构与条件结构控制程序的走向51
- 2.3 代码中可能出现的各种错误59
- 2.4 用Citi Bike数据来演示如何编写数据整理程序67
- 2.5 小结74
- 第3章 了解数据质量75
- 3.1 判断数据是否合适77
- 3.2 判断数据是否完整83
- 3.3 提升数据的质量92
- 3.4 小结94
- 第4章 用Python处理基于文件与基于feed的数据95
- 4.1 结构化的数据与非结构化的数据97
- 4.2 处理结构化的数据101
- 4.3 以了解失业情况为例来整理现实数据110
- 4.4 处理非结构化的数据141
- 4.5 小结147
- 第5章 访问网络数据148
- 5.1 联网访问在线的 XML 与 JSON 数据150
- 5.2 API 简介152
- 5.3 以搜索引擎为例讲解如何调用基本的API153
- 5.4 如何调用带有基本身份认证机制的API155
- 5.5 阅读API文档157
- 5.6 使用Python时保护你的API密钥160
- 5.7 如何调用带有 OAuth 认证机制的API166
- 5.8 调用API时所应遵循的行为准则178
- 5.9 获取数据的最后一招：网页抓取180
- 5.10 小结189
- 第6章 评估数据质量190
- 6.1 流行病与PPP192
- 6.2 评估数据的完整程度192
- 6.3 评估数据的适合程度220
- 6.4 小结225
- 第7章 清洗、转换和增强数据227
- 7.1 如何从 Citi Bike 数据中选取一部分内容228
- 7.2 把数据文件清洗干净238
- 7.3 把 Excel 表格中的日期处理好241
- 7.4 把定宽数据转换成真正的 CSV 文件244
- 7.5 修正拼写不一致的现象246
- 7.6 为了找到简单方案而走过的弯路251
- 7.7 一些容易出错的地方254
- 7.8 增强数据255
- 7.9 小结257
- 第 8 章 调整并重构代码259
- 8.1 重新思考自定义的函数259
- 8.2 什么是作用域261
- 8.3 为函数设计参数263
- 8.4 返回值266
- 8.5 以嵌套的形式调用函数267
- 8.6 既有趣又有用的重构269
- 8.7 用 pydoc 给自定义的脚本与函数撰写文档279
- 8.8 让Python脚本支持命令行参数283
- 8.9 命令行脚本与notebook的区别286
- 8.10 小结287
- 第9章 数据分析入门288
- 9.1 情境很重要289
- 9.2 常规与反常290
- 9.3 评估集中趋势291
- 9.4 另辟蹊径：识别异常值293
- 9.5 数据分析可视化293
- 9.6 这些200万美元的贷款记录是怎么回事306
- 9.7 注意按比例计算317
- 9.8 小结320
- 第10章 展示数据322
- 10.1 视觉说服力323
- 10.2 把整理数据后形成的观点表达出来325
- 10.3 如何选择图表326
- 10.4 视觉说服力要素342
- 10.5 通过 seaborn与matplotlib库自定义更好的可视化图表346
- 10.6 提高设计水平351
- 10.7 小结352
- 第11章 Python 以外的工具353
- 11.1 查看数据的其他工具353
- 11.2 分享并展示数据的其他工具357
- 11.3 考虑原则问题359
- 11.4 小结360
- 附录A 其他Python编程资源361
- 附录B 再讲一讲 Git365
- 附录C 获取数据的渠道371
- 附录D 与可视化及信息设计有关的资源376
合规获取说明
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常见问题
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《Python数据处理：如何又快又好》阅读难度高吗？
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