Python數據處理-如何又快又好 蘇珊.E.麥格雷戈 9787111741152 【台灣高等教育出版社】

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書名:Python數據處理-如何又快又好
ISBN:9787111741152
出版社:機械工業
著編譯者:蘇珊.E.麥格雷戈
頁數:377
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1603675
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內容簡介

本書是一本關於Python數據整理和數據質量的實用指南,主要介紹了如何使用Python進行數據清洗、轉換和整合,以及如何確保數據的準確性和一致性。本書涵蓋了數據整理基礎、數據清洗、數據轉換、數據整合、數據質量檢查和數據可視化等內容。通過豐富的實例和代碼示例,讀者可以掌握Python數據整理和數據分析的相關技能。無論你是數據分析師、數據科學家還是其他領域的數據從業者,本書都不僅能夠幫助你提高工作效率,還能夠讓你更好地理解和應用數據科學相關的知識和技能。

作者簡介

蘇珊·E 麥格雷戈(Susan E McGregor),是哥倫比亞大學數據科學研究所的研究員,也是該研究所數據、媒體和社會中心的聯合主管。十多年來,她一直在向非理工科的專業人士、研究生及本科生講授編程與數據分析課程,並不斷完善自己的教學方式。

目錄

前言
第1章 數據整理與數據質量簡介
1 1 什麼是數據整理
1 2 什麼是數據質量
1 3 為什麼選用Python語言整理數據
1 4 編寫並運行Python代碼
1 5 如何在自己的設備上編寫Python代碼
1 6 在網頁版的開發環境中編寫Python代碼
1 7 編寫「Hello World!」程序
1 8 添加代碼
1 9 運行代碼
1 10 撰寫文檔、保存工作資料和管理不同版本的資料
1 11 小結
第2章 Python入門
2 1 詞性
2 2 用循環結構與條件結構控製程序的走向
2 3 代碼中可能出現的各種錯誤
2 4 用Citi Bike數據來演示如何編寫數據整理程序
2 5 小結
第3章 了解數據質量
3 1 判斷數據是否合適
3 2 判斷數據是否完整
3 3 提升數據的質量
3 4 小結
第4章 用Python處理基於文件與基於feed的數據
4 1 結構化的數據與非結構化的數據
4 2 處理結構化的數據
4 3 以了解失業情況為例來整理現實數據
4 4 處理非結構化的數據
4 5 小結
第5章 訪問網路數據
5 1 聯網訪問在線的XML與JSON數據
5 2 API簡介
5 3 以搜索引擎為例講解如何調用基本的API
5 4 如何調用帶有基本身份認證機制的API
5 5 閱讀API文檔
5 6 使用Python時保護你的API密鑰
5 7 如何調用帶有OAuth認證機制的API
5 8 調用API時所應遵循的行為準則
5 9 獲取數據的最後一招:網頁抓取
5 10 小結
第6章 評估數據質量
6 1 流行病與PPP
6 2 評估數據的完整程度
6 3 評估數據的適合程度
6 4 小結
第7章 清洗、轉換和增強數據
7 1 如何從Citi Bike數據中選取一部分內容
7 2 把數據文件清洗乾淨
7 3 把Excel表格中的日期處理好
7 4 把定寬數據轉換成真正的CSV文件
7 5 修正拼寫不一致的現象
7 6 為了找到簡單方案而走過的彎路
7 7 一些容易出錯的地方
7 8 增強數據
7 9 小結
第8章 調整並重構代碼
8 1 重新思考自定義的函數
8 2 什麼是作用域
8 3 為函數設計參數
8 4 返回值
8 5 以嵌套的形式調用函數
8 6 既有趣又有用的重構
8 7 用pydoc給自定義的腳本與函數撰寫文檔
8 8 讓Python腳本支持命令行參數
8 9 命令行腳本與notebook的區別
8 10 小結
第9章 數據分析入門
9 1 情境很重要
9 2 常規與反常
9 3 評估集中趨勢
9 4 另闢蹊徑:識別異常值
9 5 數據分析可視化
9 6 這些200萬美元的貸款記錄是怎麼回事
9 7 注意按比例計算
9 8 小結
第10章 展示數據
10 1 視覺說服力
10 2 把整理數據后形成的觀點表達出來
10 3 如何選擇圖表
10 4 視覺說服力要素
10 5 通過seaborn與matplotlib庫自定義更好的可視化圖表
10 6 提高設計水平
10 7 小結
第11章 Python以外的工具
11 1 查看數據的其他工具
11 2 分享並展示數據的其他工具
11 3 考慮原則問題
11 4 小結
附錄A 其他Python編程資源
附錄B 再講一講Git
附錄C 獲取數據的渠道
附錄D 與可視化及信息設計有關的資源

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