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  • 资源名称:Python数据处理 PDF 

    内容简介:

    本书采用基于项目的方法,介绍用Python完成数据获取、数据清洗、数据探索、数据呈现、数据规模化和自动化的过程。主要内容包括:Python基础知识,如何从CSV、Excel、XML、JSON和PDF文件中提取数据,如何获取与存储数据,各种数据清洗与分析技术,数据可视化方法,如何从网站和API中提取数据。

    作者简介:

    Jacqueline Kazil

    数据科学家,资深软件开发者。活跃于Python软件基金会、PyLadies等社区。曾参与美国总统创新伙伴项目,是美国政府技术组织18F的联合创始人。曾担任《华盛顿邮报》数据记者。

    Katharine Jarmul

    资深Python开发者,PyLadies联合创始人。喜欢数据分析和获取、网页抓取、教人学习Python以及Unix,期望通过教育和培训来促进Python和其他开源语言的多元化。

    译者简介:

    张亮(hysic)

    毕业于北京大学物理学院,爱好机器学习和数据分析的核安全工程师。

    吕家明

    2016年毕业于哈尔滨工业大学,现就职于腾讯,从事搜索、Query分析等相关工作,熟悉大规模数据下的数据挖掘和机器学习实践。

    资源目录:

    前言  xiii

    第1章 Python 简介  1

    1.1 为什么选择Python  4

    1.2 开始使用Python  4

    1.2.1 Python 版本选择  5

    1.2.2 安装Python  6

    1.2.3 测试Python  9

    1.2.4 安装pip  11

    1.2.5 安装代码编辑器  12

    1.2.6 安装IPython(可选)  13

    1.3 小结  13

    第2章 Python 基础  14

    2.1 基本数据类型  15

    2.1.1 字符串  15

    2.1.2 整数和浮点数  15

    2.2 数据容器  18

    2.2.1 变量  18

    2.2.2 列表  21

    2.2.3 字典  22

    2.3 各种数据类型的用途  23

    2.3.1 字符串方法:字符串能做什么  24

    2.3.2 数值方法:数字能做什么  25

    2.3.3 列表方法:列表能做什么  26

    2.3.4 字典方法:字典能做什么  27

    2.4 有用的工具:type、dir 和help  28

    2.4.1 type  28

    2.4.2 dir  28

    2.4.3 help  30

    2.5 综合运用  31

    2.6 代码的含义  32

    2.7 小结  33

    第3章 供机器读取的数据  34

    3.1 CSV 数据  35

    3.1.1 如何导入CSV 数据  36

    3.1.2 将代码保存到文件中并在命令行中运行  39

    3.2 JSON 数据  41

    3.3 XML 数据  44

    3.4 小结  56

    第4章 处理Excel 文件  58

    4.1 安装Python 包  58

    4.2 解析Excel 文件  59

    4.3 开始解析  60

    4.4 小结  71

    第5章 处理PDF 文件,以及用Python 解决问题  73

    5.1 尽量不要用PDF  73

    5.2 解析PDF 的编程方法  74

    5.2.1 利用slate 库打开并读取PDF  75

    5.2.2 将PDF 转换成文本  77

    5.3 利用pdfminer 解析PDF  78

    5.4 学习解决问题的方法  92

    5.4.1 练习:使用表格提取,换用另一个库  94

    5.4.2 练习:手动清洗数据  98

    5.4.3 练习:试用另一种工具  98

    5.5 不常见的文件类型  101

    5.6 小结  101

    第6章 数据获取与存储  103

    6.1 并非所有数据生而平等  103

    6.2 真实性核查  104

    6.3 数据可读性、数据清洁度和数据寿命  105

    6.4 寻找数据  105

    6.4.1 打电话  105

    6.4.2 美国政府数据  106

    6.4.3 全球政府和城市开放数据  107

    6.4.4 组织数据和非政府组织数据  109

    6.4.5 教育数据和大学数据  109

    6.4.6 医学数据和科学数据  109

    6.4.7 众包数据和API  110

    6.5 案例研究:数据调查实例  111

    6.5.1 埃博拉病毒危机  111

    6.5.2 列车安全  111

    6.5.3 足球运动员的薪水  112

    6.5.4 童工  112

    6.6 数据存储  113

    6.7 数据库简介  113

    6.7.1 关系型数据库:MySQL 和PostgreSQL  114

    6.7.2 非关系型数据库:NoSQL  116

    6.7.3 用Python 创建本地数据库  117

    6.8 使用简单文件  118

    6.8.1 云存储和Python  118

    6.8.2 本地存储和Python  119

    6.9 其他数据存储方式  119

    6.10 小结  119

    第7章 数据清洗:研究、匹配与格式化  121

    7.1 为什么要清洗数据  121

    7.2 数据清洗基础知识  122

    7.2.1 找出需要清洗的数据  123

    7.2.2 数据格式化  131

    7.2.3 找出离群值和不良数据  135

    7.2.4 找出重复值  140

    7.2.5 模糊匹配  143

    7.2.6 正则表达式匹配  146

    7.2.7 如何处理重复记录  150

    7.3 小结  151

    第8章 数据清洗:标准化和脚本化  153

    8.1 数据归一化和标准化  153

    8.2 数据存储  154

    8.3 找到适合项目的数据清洗方法  156

    8.4 数据清洗脚本化  157

    8.5 用新数据测试  170

    8.6 小结  172

    第9章 数据探索和分析  173

    9.1 探索数据  173

    9.1.1 导入数据  174

    9.1.2 探索表函数  179

    9.1.3 联结多个数据集  182

    9.1.4 识别相关性  186

    9.1.5 找出离群值  187

    9.1.6 创建分组  189

    9.1.7 深入探索  192

    9.2 分析数据  193

    9.2.1 分离和聚焦数据  194

    9.2.2 你的数据在讲什么  196

    9.2.3 描述结论  196

    9.2.4 将结论写成文档  197

    9.3 小结  197

    第10章 展示数据  199

    10.1 避免讲故事陷阱  199

    10.1.1 怎样讲故事  200

    10.1.2 了解听众  200

    10.2 可视化数据  201

    10.2.1 图表  201

    10.2.2 时间相关数据  207

    10.2.3 地图  208

    10.2.4 交互式元素  211

    10.2.5 文字  212

    10.2.6 图片、视频和插画  212

    10.3 展示工具  213

    10.4 发布数据  213

    10.4.1 使用可用站点  213

    10.4.2 开源平台:创建一个新网站  215

    10.4.3 Jupyter(曾名IPython notebook)  216

    10.5 小结  219

    第11章 网页抓取:获取并存储网络数据  221

    11.1 抓取什么和如何抓取  221

    11.2 分析网页  223

    11.2.1 检视:标记结构  224

    11.2.2 网络/ 时间线:页面是如何加载的  230

    11.2.3 控制台:同Javascript 交互  232

    11.2.4 页面的深入分析  236

    11.3 得到页面:如何通过互联网发出请求  237

    11.4 使用Beautiful Soup 读取网页  238

    11.5 使用lxml 读取网页  241

    11.6 小结  249

    第12章 高级网页抓取:屏幕抓取器与爬虫  251

    12.1 基于浏览器的解析  251

    12.1.1 使用Selenium 进行屏幕读取  252

    12.1.2 使用Ghost.py 进行屏幕读取  260

    12.2 爬取网页  266

    12.2.1 使用Scrapy 创建一个爬虫  266

    12.2.2 使用Scrapy 爬取整个网站  273

    12.3 网络:互联网的工作原理,以及为什么它会让脚本崩溃  281

    12.4 变化的互联网(或脚本为什么崩溃)  283

    12.5 几句忠告  284

    12.6 小结  284

    第13章 应用编程接口  286

    13.1 API 特性  287

    13.1.1 REST API 与流式API  287

    13.1.2 频率限制  287

    13.1.3 分级数据卷  288

    13.1.4 API key 和token  289

    13.2 一次简单的Twitter REST API 数据拉取  290

    13.3 使用Twitter REST API 进行高级数据收集  292

    13.4 使用Twitter 流式API 进行高级数据收集  295

    13.5 小结  297

    第14章 自动化和规模化  298

    14.1 为什么要自动化  298

    14.2 自动化步骤  299

    14.3 什么会出错  301

    14.4 在哪里自动化  302

    14.5 自动化的特殊工具  303

    14.5.1 使用本地文件、参数及配置文件  303

    14.5.2 在数据处理中使用云  308

    14.5.3 使用并行处理  310

    14.5.4 使用分布式处理  312

    14.6 简单的自动化  313

    14.6.1 CronJobs  314

    14.6.2 Web 接口  316

    14.6.3 Jupyter notebook  316

    14.7 大规模自动化  317

    14.7.1 Celery:基于队列的自动化  317

    14.7.2 Ansible:操作自动化  318

    14.8 监控自动化程序  319

    14.8.1 Python 日志  320

    14.8.2 添加自动化信息  322

    14.8.3 上传和其他报告  326

    14.8.4 日志和监控服务  327

    14.9 没有万无一失的系统  328

    14.10 小结  328

    第15章 结论  330

    15.1 数据处理者的职责  330

    15.2 数据处理之上  331

    15.2.1 成为一名更优秀的数据分析师  331

    15.2.2 成为一名更优秀的开发者  331

    15.2.3 成为一名更优秀的视觉化讲故事者  332

    15.2.4 成为一名更优秀的系统架构师  332

    15.3 下一步做什么  332

    附录A 编程语言对比  334

    附录B 初学者的Python 学习资源  336

    附录C 学习命令行  338

    附录D 高级Python 设置  349

    附录E Python 陷阱  361

    附录F IPython 指南  370

    附录G 使用亚马逊网络服务  374

    关于作者  378

    关于封面  378

    资源截图:

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