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内容大纲
本书在内容的编排上遵循了由浅入深、循序渐进的原则。先从基础语法入手,使学习者具备基础分析能力,紧接着以综合案例的形式分别介绍数据获取、数据存储、数据处理、数据可视化等过程。本书属于数据处理可视化呈现入门级书籍。
本书的主要内容包括:
项目一数据分析处理:介绍Python语法特征,以及使用基础语法知识实现基本的数据分析处理的方法,使读者拥有基本的数据分析意识。
项目二实现数据爬虫:介绍网络爬虫,使读者能使用不同的库实现网络爬虫。
项目三导入数据集:介绍文件的类型与特点及相对于库的使用方法,使读者能将获取的数据存储为不同格式的文件。
项目四清洗处理数据:操作存储的数据,处理数据格式、异常值、缺失值、重复值,以及解决编码问题。
项目五数据可视化:将有效数据用不同的图形进行可视化呈现,介绍对应的可视化库。 -
作者介绍
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目录
项目一 数据分析处理
任务一 数据基础统计
任务二 排序与查找
任务三 数据基础分析
项目二 实现数据爬虫
任务一 使用HTTP爬取数据
任务二 使用Scrapy框架爬取数据
任务三 使用Beautiful Soup库解析数据
项目三 导入数据集
任务一 读写CSV数据文件
任务二 读写XLSX数据文件
任务三 读写JSON数据文件
任务四 读写关系数据库
项目四 清洗处理数据
任务一 解决编码问题
任务二 处理异常值、缺失值、重复值
任务三 处理数据格式
项目五 数据可视化
任务一 使用matplotlib实现可视化分析展示
任务二 使用seaborn实现可视化分析展示
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