新华正版 Python数据处理:如何又快又好 (美)苏珊·E.麦格雷戈(Susan E. McGregor)著 9787111741152 机械工业出版社
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作者(美)苏珊·E.麦格雷戈(Susan E. McGregor)著
出版社机械工业出版社
ISBN9787111741152
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价149元
货号14793649
上书时间2024-08-25
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目录
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 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
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