🚀从零到一，轻松掌握数据分析的秘密武器🚀
✨在数据爆炸的时代，数据处理技能已经成为职场必备的通行证。而Python作为最受欢迎的编程语言之一，在数据处理领域也大放异彩。最近，我读了一本名为《Python数据处理》的书籍，深感其对于我们理解和利用数据有着重要的指导意义。
😍一、书籍简介
《Python数据处理》从基础的数据处理概念入手，逐步引导读者掌握Python在数据处理方面的应用技巧。全书共分为15章，涵盖了数据处理的方方面面，包括数据的收集、整理、分析和可视化等。
😎二、亮点推荐
1️⃣ 理论与实践相结合：
本书最大的亮点在于理论与实践的完美结合。作者在每一章都详细讲解了相关的理论知识，并通过具体的案例让读者实际操作，加深对知识点的理解和掌握。这种写法非常适合初学者，让读者能够轻松上手。
2️⃣ 代码注释详尽：
书中的代码注释非常详尽，每一段代码都有相应的注释说明，让读者能够更好地理解代码的含义和作用。这对于初学者来说非常友好，能够降低学习的难度。
3️⃣ 案例贴近实际：
本书的案例大多来自于现实生活，与实际需求紧密相连。这使得读者在学习过程中能够感受到数据处理的实用价值，激发学习的兴趣。
🌍三、内容赏析
1️⃣ 数据处理基础
本书第一章介绍了数据处理的基本概念和方法，让读者对数据处理有一个全面的了解。通过本章的学习，读者可以掌握数据的基本类型、数据来源、数据处理的目的和方法等基础知识。
2️⃣ 数据收集与整理
第二章到第四章，本书详细介绍了数据的收集和整理方法。作者通过具体的案例，展示了如何从不同的数据源中收集数据，并对数据进行清洗和整理。这些内容对于后续的数据分析工作至关重要。
3️⃣ 数据分析基础
第五章到第八章章，本书深入讲解了数据分析的基础知识和技巧。包括统计学基础、数据挖掘技术、机器学习算法等。通过这些章节的学习，读者可以掌握数据分析的基本方法和常用工具，为实际工作中的数据分析提供有力的支持。
4️⃣ 数据可视化
第九章到第十一章，本书介绍了数据可视化的基本方法和常用工具。作者通过具体的案例，展示了如何使用Python中的Matplotlib和Seaborn库进行数据可视化。通过这些章节的学习，读者可以轻松实现数据的可视化表达，让数据更加直观易懂。
5️⃣ 大数据处理
第十二章和十三章，本书介绍了大数据处理的基本概念和方法，以及如何使用Python进行大数据处理。随着数据量的不断增加，大数据处理已经成为数据处理领域的热点话题。通过这两章的学习，读者可以了解大数据处理的技术和发展趋势，为未来的工作做好准备。
💖四、总结评价
《Python数据处理》是一本非常实用的书籍，适合于初学者和有一定基础的读者。通过本书的学习，读者可以全面掌握Python在数据处理方面的应用技巧，提高数据处理和分析的能力。同时，本书的案例贴近实际，注释详尽，让读者能够轻松上手并感受到数据处理的实用价值。如果你想在数据处理领域有所作为，那么这本书绝对是你不可错过的利器！
书籍信息
书名：Python数据处理
作者：美/杰奎琳·凯泽尔凯瑟琳?贾缪尔
评分：6
出版日期：2017-06-01
出版社：人民邮电出版社
ISBN：9787115459190
页数：378
定价：
内容简介
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...
书籍目录
前言 xiii
第1章 Python 简介 1
1.1 为什么选择Python 4
1.2 开始使用Python 4
1.2.1 Python 版本选择 5
1.2.2 安装Python 6
1.2.3 测试Python 9
1.2.4 安装pip 11
1.2.5 安装代码编辑器 12
1.2.6 安装IPython（可选） 13
1.3 小结 13
第2章 Python 基础 14
2.1 基本数据类型 15
2.1.1 字符串 15
2.1.2 整数和浮点数 15
2.2 数据容器 18
2.2.1 变量 18
2.2.2 列表 21
2.2.3 字典 22
2.3 各种数据类型的用途 23
2.3.1 字符串方法：字符串能做什么 24
2.3.2 数值方法：数字能做什么 25
2.3.3 列表方法：列表能做什么 26
2.3.4 字典方法：字典能做什么 27
2.4 有用的工具：type、dir 和help 28
2.4.1 type 28
2.4.2 dir 28
2.4.3 help 30
2.5 综合运用 31
2.6 代码的含义 32
2.7 小结 33
第3章 供机器读取的数据 34
3.1 CSV 数据 35
3.1.1 如何导入CSV 数据 36
3.1.2 将代码保存到文件中并在命令行中运行 39
3.2 JSON 数据 41
3.3 XML 数据 44
3.4 小结 56
第4章 处理Excel 文件 58
4.1 安装Python 包 58
4.2 解析Excel 文件 59
4.3 开始解析 60
4.4 小结 71
第5章 处理PDF 文件，以及用Python 解决问题 73
5.1 尽量不要用PDF 73
5.2 解析PDF 的编程方法 74
5.2.1 利用slate 库打开并读取PDF 75
5.2.2 将PDF 转换成文本 77
5.3 利用pdfminer 解析PDF 78
5.4 学习解决问题的方法 92
5.4.1 练习：使用表格提取，换用另一个库 94
5.4.2 练习：手动清洗数据 98
5.4.3 练习：试用另一种工具 98
5.5 不常见的文件类型 101
5.6 小结 101
第6章 数据获取与存储 103
6.1 并非所有数据生而平等 103
6.2 真实性核查 104
6.3 数据可读性、数据清洁度和数据寿命 105
6.4 寻找数据 105
6.4.1 打电话 105
6.4.2 美国政府数据 106
6.4.3 全球政府和城市开放数据 107
6.4.4 组织数据和非政府组织数据 109
6.4.5 教育数据和大学数据 109
6.4.6 医学数据和科学数据 109
6.4.7 众包数据和API 110
6.5 案例研究：数据调查实例 111
6.5.1 埃博拉病毒危机 111
6.5.2 列车安全 111
6.5.3 足球运动员的薪水 112
6.5.4 童工 112
6.6 数据存储 113
6.7 数据库简介 113
6.7.1 关系型数据库：MySQL 和PostgreSQL 114
6.7.2 非关系型数据库：NoSQL 116
6.7.3 用Python 创建本地数据库 117
6.8 使用简单文件 118
6.8.1 云存储和Python 118
6.8.2 本地存储和Python 119
6.9 其他数据存储方式 119
6.10 小结 119
第7章 数据清洗：研究、匹配与格式化 121
7.1 为什么要清洗数据 121
7.2 数据清洗基础知识 122
7.2.1 找出需要清洗的数据 123
7.2.2 数据格式化 131
7.2.3 找出离群值和不良数据 135
7.2.4 找出重复值 140
7.2.5 模糊匹配 143
7.2.6 正则表达式匹配 146
7.2.7 如何处理重复记录 150
7.3 小结 151
第8章 数据清洗：标准化和脚本化 153
8.1 数据归一化和标准化 153
8.2 数据存储 154
8.3 找到适合项目的数据清洗方法 156
8.4 数据清洗脚本化 157
8.5 用新数据测试 170
8.6 小结 172
第9章 数据探索和分析 173
9.1 探索数据 173
9.1.1 导入数据 174
9.1.2 探索表函数 179
9.1.3 联结多个数据集 182
9.1.4 识别相关性 186
9.1.5 找出离群值 187
9.1.6 创建分组 189
9.1.7 深入探索 192
9.2 分析数据 193
9.2.1 分离和聚焦数据 194
9.2.2 你的数据在讲什么 196
9.2.3 描述结论 196
9.2.4 将结论写成文档 197
9.3 小结 197
第10章 展示数据 199
10.1 避免讲故事陷阱 199
10.1.1 怎样讲故事 200
10.1.2 了解听众 200
10.2 可视化数据 201
10.2.1 图表 201
10.2.2 时间相关数据 207
10.2.3 地图 208
10.2.4 交互式元素 211
10.2.5 文字 212
10.2.6 图片、视频和插画 212
10.3 展示工具 213
10.4 发布数据 213
10.4.1 使用可用站点 213
10.4.2 开源平台：创建一个新网站 215
10.4.3 Jupyter（曾名IPython notebook） 216
10.5 小结 219
第11章 网页抓取：获取并存储网络数据 221
11.1 抓取什么和如何抓取 221
11.2 分析网页 223
11.2.1 检视：标记结构 224
11.2.2 网络/ 时间线：页面是如何加载的 230
11.2.3 控制台：同JavaScript 交互 232
11.2.4 页面的深入分析 236
11.3 得到页面：如何通过互联网发出请求 237
11.4 使用Beautiful Soup 读取网页 238
11.5 使用lxml 读取网页 241
11.6 小结 249
第12章 高级网页抓取：屏幕抓取器与爬虫 251
12.1 基于浏览器的解析 251
12.1.1 使用Selenium 进行屏幕读取 252
12.1.2 使用Ghost.py 进行屏幕读取 260
12.2 爬取网页 266
12.2.1 使用Scrapy 创建一个爬虫 266
12.2.2 使用Scrapy 爬取整个网站 273
12.3 网络：互联网的工作原理，以及为什么它会让脚本崩溃 281
12.4 变化的互联网（或脚本为什么崩溃） 283
12.5 几句忠告 284
12.6 小结 284
第13章 应用编程接口 286
13.1 API 特性 287
13.1.1 REST API 与流式API 287
13.1.2 频率限制 287
13.1.3 分级数据卷 288
13.1.4 API key 和token 289
13.2 一次简单的Twitter REST API 数据拉取 290
13.3 使用Twitter REST API 进行高级数据收集 292
13.4 使用Twitter 流式API 进行高级数据收集 295
13.5 小结 297
第14章 自动化和规模化 298
14.1 为什么要自动化 298
14.2 自动化步骤 299
14.3 什么会出错 301
14.4 在哪里自动化 302
14.5 自动化的特殊工具 303
14.5.1 使用本地文件、参数及配置文件 303
14.5.2 在数据处理中使用云 308
14.5.3 使用并行处理 310
14.5.4 使用分布式处理 312
14.6 简单的自动化 313
14.6.1 CronJobs 314
14.6.2 Web 接口 316
14.6.3 Jupyter notebook 316
14.7 大规模自动化 317
14.7.1 Celery：基于队列的自动化 317
14.7.2 Ansible：操作自动化 318
14.8 监控自动化程序 319
14.8.1 Python 日志 320
14.8.2 添加自动化信息 322
14.8.3 上传和其他报告 326
14.8.4 日志和监控服务 327
14.9 没有万无一失的系统 328
14.10 小结 328
第15章 结论 330
15.1 数据处理者的职责 330
15.2 数据处理之上 331
15.2.1 成为一名更优秀的数据分析师 331
15.2.2 成为一名更优秀的开发者 331
15.2.3 成为一名更优秀的视觉化讲故事者 332
15.2.4 成为一名更优秀的系统架构师 332
15.3 下一步做什么 332
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
