- Python3爬虫数据清洗与可视化实战(第2版)/慕研数据分析师事务所系列丛书
- - 作者：零一//韩要宾//黄园园|责编:张慧敏
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121391187
  - 出版日期：2020/07/01
  - 页数：247
- 售价：27.6

内容大纲
    本书是一本通过实战教初学者学习爬取数据、清洗和组织数据进行分析和可视化的Python读物。书中案例均经过实战检验，笔者在实践过程中深感采集数据、清洗和组织数据的重要性，作为一名数据行业的“码农”，数据就是沃土，没有数据，我们将无田可耕。
    本书共13章，包括6个核心主题，其一是Python基础入门，包括环境配置、基本操作、数据类型、语句和函数；其二是Python爬虫的构建，包括网页结构解析、爬虫流程设计、代码优化、爬虫效率优化、无线端的数据采集、容错处理、反防爬虫、表单交互和模拟页面点击；其三是Python数据库应用，包括MongoDB、MySQL在Python中的连接与应用；其四是数据清洗和组织，包括NumPy数组知识，以及pandas数据的读写、分组、变形，缺失值、异常值和重复值处理，时序数据处理和正则表达式的使用等；其五是综合应用实例，帮助读者贯穿爬虫、数据清洗与组织的过程；最后是数据可视化，包括matplotlib和pyecharts两个库的使用，涉及饼图、柱形图、线图、词云图等图形，帮助读者进入可视化的殿堂。
    本书以实战为主，适合Python初学者及高等院校相关专业的学生阅读，也适合Python培训机构作为实验教材。
作者介绍
目录
第1章  Python语言基础
  1.1  安装Python环境
    1.1.1  Python 3.6.2安装与配置
    1.1.2  使用IDE工具——PyCharm
    1.1.3  使用IDE工具——Anaconda
  1.2  Python操作入门
    1.2.1  编写第一个Python代码
    1.2.2  Python基本操作
    1.2.3  变量
  1.3  Python数据类型
    1.3.1  数字
    1.3.2  字符串
    1.3.3  列表
    1.3.4  元组
    1.3.5  集合
    1.3.6  字典
  1.4  Python语句与函数
    1.4.1  条件语句
    1.4.2  循环语句
    1.4.3  函数
  1.5  习题
第2章  数据采集的基本知识
  2.1  关于爬虫的合法性
  2.2  了解网页
    2.2.1  认识网页结构
    2.2.2  写一个简单的HTML
  2.3  使用requests库请求网站
    2.3.1  安装requests库
    2.3.2  爬虫的基本原理
    2.3.3  使用GET方式抓取数据
    2.3.4  使用POST方式抓取数据
  2.4  使用Beautiful Soup解析网页
  2.5  清洗和组织数据
  2.6  爬虫攻防战
  2.7  关于什么时候存储数据
  2.8  习题
第3章  用API爬取天气预报数据
  3.1  注册免费API和阅读技术文档
  3.2  获取API数据
  3.3  存储数据到MongoDB
    3.3.1  下载并安装MongoDB
    3.3.2  在PyCharm中安装Mongo Plugin
    3.3.3  将数据存入MongoDB中
  3.4  MongoDB数据库查询
  3.5  习题
第4章  大型爬虫案例：抓取某电商网站的商品数据
  4.1  观察页面特征和解析数据
  4.2  工作流程分析
  4.3  构建类目树
  4.4  获取景点产品列表

  4.5  代码优化
  4.6  爬虫效率优化
  4.7  容错处理
  4.8  习题
第5章  采集手机App数据
  5.1  模拟器及抓包环境配置
  5.2  App数据抓包
  5.3  手机App数据的采集
  5.4  习题
第6章  Scrapy爬虫
  6.1  Scrapy简介
  6.2  安装Scrapy
  6.3  案例：用Scrapy抓取股票行情
  6.4  习题
第7章  Selenium爬虫
  7.1  Selenium简介
  7.2  安装Selenium
  7.3  Selenium定位及操作元素
  7.4  案例：用Selenium抓取某电商网站数据
  7.5  习题
第8章  爬虫案例集锦
  8.1  采集外卖平台数据
    8.1.1  采集目标
    8.1.2  采集代码
  8.2  采集内容平台数据
    8.2.1  采集目标
    8.2.2  采集代码
  8.3  采集招聘平台数据
    8.3.1  采集目标
    8.3.2  采集代码
  8.4  采集知识付费平台数据
    8.4.1  采集目标
    8.4.2  采集代码
第9章  数据库连接和查询
  9.1  使用PyMySQL
    9.1.1  连接数据库
    9.1.2  案例：某电商网站女装行业TOP100销量数据
  9.2  使用SQLAlchemy
    9.2.1  SQLAlchemy基本介绍
    9.2.2  SQLAlchemy基本语法
  9.3  MongoDB
    9.3.1  MongoDB基本语法
    9.3.2  案例：在某电商网站搜索“连衣裙”的商品数据
  9.4  习题
第10章  NumPy数组操作
  10.1  NumPy简介
  10.2  一维数组
    10.2.1  数组与列表的异同
    10.2.2  数组的创建
  10.3  多维数组

    10.3.1  多维数组的高效性能
    10.3.2  多维数组的索引与切片
    10.3.3  多维数组的属性和方法
  10.4  数组的运算
  10.5  习题
第11章  pandas数据清洗
  11.1  数据读写、选择、整理和描述
    11.1.1  从CSV中读取数据
    11.1.2  向CSV中写入数据
    11.1.3  数据选择
    11.1.4  数据整理
    11.1.5  数据描述
  11.2  数据分组、分割、合并和变形
    11.2.1  数据分组
    11.2.2  数据分割
    11.2.3  数据合并
    11.2.4  数据变形
    11.2.5  案例：旅游数据的分析与变形
  11.3  缺失值、异常值和重复值处理
    11.3.1  缺失值处理
    11.3.2  检测和过滤异常值
    11.3.3  移除重复值
    11.3.4  案例：旅游数据值的检查与处理
  11.4  时序数据处理
    11.4.1  日期/时间数据转换
    11.4.2  时序数据基础操作
    11.4.3  案例：天气预报数据分析与处理
  11.5  数据类型转换
  11.6  正则表达式
    11.6.1  元字符与限定符
    11.6.2  案例：用正则表达式提取网页文本信息
  11.7  习题
第12章  综合应用实例
  12.1  按性价比给用户推荐旅游产品
    12.1.1  数据采集
    12.1.2  数据清洗、建模
  12.2  通过热力图分析为用户提供出行建议
    12.2.1  某旅游网站热门景点爬虫代码
    12.2.2  提取CSV文件中经纬度和销量信息
    12.2.3  创建景点门票销量热力图HTML文件
第13章  数据可视化
  13.1  应用matplotlib画图
    13.1.1  画出各省份平均价格、各省份平均成交量柱状图
    13.1.2  画出各省份平均成交量折线图、柱状图、箱形图和饼图
    13.1.3  画出价格与成交量的散点图
  13.2  应用pyecharts画图
    13.2.1  Echarts简介
    13.2.2  pyecharts简介
    13.2.3  初识pyecharts，玫瑰相送
    13.2.4  pyecharts基本语法

    13.2.5  基于商业分析的pyecharts图表绘制
    13.2.6  使用pyecharts绘制其他图表
    13.2.7  pyecharts和Jupyter
  13.3  习题

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