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内容简介

《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》作为数据分析的入门图书，以Python语言为基础，介绍了数据分析的整个流程。《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》内容涵盖数据的获取（即网络爬虫程序的设计）、前期数据的清洗和处理、运用机器学习算法进行建模分析，以及使用可视化的方法展示数据及结果。首先，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》中不会涉及过于高级的语法，不过还是希望读者有一定的语法基础，这样可以更好地理解本书的内容。其次，《Python数据分析入门——从数据获取到可视化》重点在于应用Python来完成一些数据分析和数据处理的工作，即如何使用Python来完成工作而非专注于Python语言语法等原理的讲解。本书的目的是让初学者不论对数据分析流程本身还是Python语言，都能有一个十分直观的感受，为以后的深入学习打下基础。最后，读者不必须按顺序通读本书，因为各个章节层次比较分明，可以根据兴趣或者需要来自行安排。例如第5章介绍了一些实战的小项目，有趣且难度不大，大家可以在学习前面内容之余来阅读这部分内容。

作者简介

沈祥壮，自学Python两年，以数据分析为主线，系统学习的数据的采集、处理、分析和可视化。在研究统计机器学习理论的同理，使用Python语言实现了部分统计学习算法。研究方向包括数据采集、数据挖掘、统计机器学习及图像处理。

网友热评

帕特里克吴: 这一本书里，写了至少五十多遍“这里不做介绍”，服的没话说。 宝藏男孩: 书中偶尔会有代码缩进问题存在，不过作为入门看还可以，毕竟每章都会有例程进行练手。 飞行三万里: 学过基础后读过的第一本。 介绍了基本的脚本爬虫。 数据分析本身太复杂，所以内容不够清晰。 值得一看。

图书目录

1准备1 1.1开发环境搭建2 1.1.1在Ubuntu系统下搭建Python集成开发环境2 1.1.2在Windows系统下搭建Python集成开发环境13 1.1.3三种安装第三方库的方法16 1.2Python基础语法介绍19 1.2.1if__name__=='__main__'20 1.2.2列表解析式22 1.2.3装饰器23 1.2.4递归函数26 1.2.5面向对象27 1.3TheZenofPython28 参考文献30 2数据的获取31 2.1爬虫简介31 2.2数据抓取实践33 2.2.1请求网页数据33 2.2.2网页解析38 2.2.3数据的存储46 2.3爬虫进阶50 2.3.1异常处理50 2.3.2robots.txt58 2.3.3动态UA60 2.3.4代理IP61 2.3.5编码检测61 2.3.6正则表达式入门63 2.3.7模拟登录69 2.3.8验证码问题74 2.3.9动态加载内容的获取84 2.3.10多线程与多进程93 2.4爬虫总结101 参考文献102 3数据的存取与清洗103 3.1数据存取103 3.1.1基本文件操作103 3.1.2CSV文件的存取111 3.1.3JSON文件的存取116 3.1.4XLSX文件的存取121 3.1.5MySQL数据库文件的存取137 3.2NumPy145 3.2.1NumPy简介145 3.2.2NumPy基本操作146 3.3pandas158 3.3.1pandas简介158 3.3.2Series与DataFrame的使用159 3.3.3布尔值数组与函数应用169 3.4数据的清洗174 3.4.1编码问题174 3.4.2缺失值的检测与处理175 3.4.3去除异常值181 3.4.4去除重复值与冗余信息183 3.4.5注意事项185 参考文献187 4数据的分析及可视化188 4.1探索性数据分析189 4.1.1基本流程189 4.1.2数据降维197 4.2机器学习入门199 4.2.1机器学习简介200 4.2.2决策树——机器学习算法的应用202 4.3手动实现KNN算法205 4.3.1特例——最邻近分类器205 4.3.2KNN算法的完整实现213 4.4数据可视化215 4.4.1高质量作图工具——matplotlib215 4.4.2快速作图工具——pandas与matplotlib223 4.4.3简捷作图工具——seaborn与matplotlib226 4.4.4词云图230 参考文献232 5Python与生活234 5.1定制一个新闻提醒服务234 5.1.1新闻数据的抓取235 5.1.2实现邮件发送功能237 5.1.3定时执行及本地日志记录239 5.2Python与数学241 5.2.1估计π值242 5.2.2三门问题245 5.2.3解决LP与QP问题（选读）247 5.3QQ群聊天记录数据分析251 参考文献256