大神自學(xué)后作《Python數(shù)據(jù)分析入門——從數(shù)據(jù)獲取到可視化》

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)可視化 python

sharon | 2018-05-29 08:00

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】本書作者沈祥壯，自學(xué)Python兩年，以數(shù)據(jù)分析為主線，系統(tǒng)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)的采集、處理、分析和可視化。

大神自學(xué)后作《Python數(shù)據(jù)分析入門——從數(shù)據(jù)獲取到可視化》

本書為數(shù)據(jù)猿推出的《每周一本書》欄目叢書。

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這是一本務(wù)實(shí)之作，充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)分析流程的各項(xiàng)環(huán)節(jié)，包含數(shù)據(jù)的采集、清洗和探索性分析，并通過大家耳熟能說的Python工具加以實(shí)操。更令人驚奇的是，本書的作者沈祥壯并非科班出身，他通過兩年自學(xué)，系統(tǒng)掌握了數(shù)據(jù)的采集、處理、分析和可視化，真大神是也。

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內(nèi)容簡(jiǎn)介

第1章主要講解了在Ubuntu和Windows系統(tǒng)下，Python集成開發(fā)環(huán)境的搭建?？紤]到初學(xué)者容易為安裝第三方庫(kù)犯難，又介紹了三種簡(jiǎn)單實(shí)用的方法來安裝這些常見的庫(kù)。接著對(duì)幾個(gè)后面要用到的高級(jí)語(yǔ)法進(jìn)行了簡(jiǎn)單介紹，為之后的應(yīng)用打下基礎(chǔ)。

第2章集中講解了數(shù)據(jù)采集的流程，即網(wǎng)絡(luò)爬蟲程序的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。首先本章沒有拘泥于使用Python的內(nèi)置庫(kù)urllib庫(kù)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，而是直接介紹了requests和其他更加簡(jiǎn)捷強(qiáng)大的庫(kù)來完成程序的設(shè)計(jì)。在進(jìn)階內(nèi)容中，對(duì)常見的編碼問題、異常處理、代理IP、驗(yàn)證碼、機(jī)器人協(xié)議、模擬登錄，以及多線程等相關(guān)問題給出了解決的方案。

第3章講解數(shù)據(jù)的清洗問題。在具體講解清洗數(shù)據(jù)之前，先介紹了TXT、XLSX、JSON、CSV等各種文件的導(dǎo)入和導(dǎo)出的方法，并介紹了Python與MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)交互的方式。接著介紹了NumPy和pandas庫(kù)的基本使用方法，這是我們用于數(shù)據(jù)處理和科學(xué)計(jì)算的兩個(gè)強(qiáng)大的工具。最后綜合以上的學(xué)習(xí)介紹了數(shù)據(jù)的去重、缺失值的填補(bǔ)等經(jīng)典的數(shù)據(jù)清洗方法。

第4章首先講解探索性數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，并且簡(jiǎn)單介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)基本知識(shí)。然后演示如何應(yīng)用sklearn庫(kù)提供的決策樹和最鄰近算法來處理分類問題，并嘗試根據(jù)算法原理手動(dòng)實(shí)現(xiàn)最鄰近算法。最后介紹如何使用pandas、matplotlib和seaborn這三個(gè)庫(kù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的可視化。

第5章是綜合性學(xué)習(xí)的章節(jié)，講解了三個(gè)小項(xiàng)目的完整實(shí)現(xiàn)過程，旨在通過操作生活中真正的數(shù)據(jù)來強(qiáng)化前面基礎(chǔ)內(nèi)容的學(xué)習(xí)。

作者簡(jiǎn)介

沈祥壯，自學(xué)Python兩年，以數(shù)據(jù)分析為主線，系統(tǒng)學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)的采集、處理、分析和可視化。在研究統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)理論的同理，使用Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了部分統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法。研究方向包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)挖掘、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)及圖像處理。

1 準(zhǔn)備

1.1 開發(fā)環(huán)境搭建

1.2 Python基礎(chǔ)語(yǔ)法介紹

1.3 The Zen of Python

2 數(shù)據(jù)的獲取

2.1 爬蟲簡(jiǎn)介

2.2 數(shù)據(jù)抓取實(shí)踐

2.3 爬蟲進(jìn)階

2.4 爬蟲總結(jié)

3 數(shù)據(jù)的存取與清洗

3.1 數(shù)據(jù)存取

3.2 NumPy

3.3 pandas

3.4 數(shù)據(jù)的清洗

4 數(shù)據(jù)的分析及可視化

4.1 探索性數(shù)據(jù)分析

4.2 機(jī)器學(xué)習(xí)入門

4.3 手動(dòng)實(shí)現(xiàn)KNN算法

4.4 數(shù)據(jù)可視化

5 Python與生活

5.1 定制一個(gè)新聞提醒服務(wù)

5.2 Python與數(shù)學(xué)

5.3 QQ群聊天記錄數(shù)據(jù)分析

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作者郵箱datahonor@gmail.com。

本書中使用的全部代碼及相關(guān)數(shù)據(jù)已經(jīng)托管至Github, 讀者可以進(jìn)入https://github.com/shenxiangzhuang/PythonDataAnalysis進(jìn)行下載。

來源：數(shù)據(jù)猿

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