Python數(shù)據(jù)分析入門：從數(shù)據(jù)獲取到可視化

Python數(shù)據(jù)分析入門：從數(shù)據(jù)獲取到可視化讀書筆記模板01思維導(dǎo)圖讀書筆記作者介紹內(nèi)容摘要目錄分析精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖可視化數(shù)據(jù)語(yǔ)言內(nèi)容數(shù)據(jù)流程讀者數(shù)據(jù)參考文獻(xiàn)問(wèn)題簡(jiǎn)介爬蟲編碼動(dòng)態(tài)應(yīng)用獲取清洗算法新聞本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要本書作為數(shù)據(jù)分析的入門圖書，以Python語(yǔ)言為基礎(chǔ)，介紹了數(shù)據(jù)分析的整個(gè)流程。本書內(nèi)容涵蓋數(shù)據(jù)的獲取（即絡(luò)爬蟲程序的設(shè)計(jì)）、前期數(shù)據(jù)的清洗和處理、運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行建模分析，以及使用可視化的方法展示數(shù)據(jù)及結(jié)果。首先，書中不會(huì)涉及過(guò)于高級(jí)的語(yǔ)法，不過(guò)還是希望讀者有一定的語(yǔ)法基礎(chǔ)，這樣可以更好地理解本書的內(nèi)容。其次，本書重點(diǎn)在于應(yīng)用Python來(lái)完成一些數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的工作，即如何使用Python來(lái)完成工作而非專注于Python語(yǔ)言語(yǔ)法等原理的講解。本書的目的是讓初學(xué)者不論對(duì)數(shù)據(jù)分析流程本身還是Python語(yǔ)言，都能有一個(gè)十分直觀的感受，為以后的深入學(xué)習(xí)打下基礎(chǔ)。最后，讀者不必須按順序通讀本書，因?yàn)楦鱾€(gè)章節(jié)層次比較分明，可以根據(jù)興趣或者需要來(lái)自行安排。例如第5章介紹了一些實(shí)戰(zhàn)的小項(xiàng)目，有趣且難度不大，大家可以在學(xué)習(xí)前面內(nèi)容之余來(lái)閱讀這部分內(nèi)容。讀書筆記讀書筆記一句話總結(jié)不值得閱讀，python入門讀者看不懂，因?yàn)檫@里面需要很多前置知識(shí)，python進(jìn)階讀者又完全獲不得增量知識(shí)，很多內(nèi)容淺嘗則止蜻蜓點(diǎn)水。Python作為一門優(yōu)秀的編程語(yǔ)言，近年來(lái)受到很多編程愛好者的青睞。目錄分析1.1開發(fā)環(huán)境搭建1.2Python基礎(chǔ)語(yǔ)法介紹1.3TheZenofPython參考文獻(xiàn)1準(zhǔn)備1.1開發(fā)環(huán)境搭建1.1.1在Ubuntu系統(tǒng)下搭建Python集成開發(fā)環(huán)境1.1.2在Windows系統(tǒng)下搭建Python集成開發(fā)環(huán)境1.1.3三種安裝第三方庫(kù)的方法1.2Python基礎(chǔ)語(yǔ)法介紹1.2.1if__name__==__main__1.2.2列表解析式1.2.3裝飾器1.2.4遞歸函數(shù)1.2.5面向?qū)ο?.1爬蟲簡(jiǎn)介2.3爬蟲進(jìn)階2.2數(shù)據(jù)抓取實(shí)踐2數(shù)據(jù)的獲取參考文獻(xiàn)2.4爬蟲總結(jié)2數(shù)據(jù)的獲取2.2數(shù)據(jù)抓取實(shí)踐2.2.1請(qǐng)求頁(yè)數(shù)據(jù)2.2.2頁(yè)解析2.2.3數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)2.3爬蟲進(jìn)階2.3.1異常處理2.2.3.3動(dòng)態(tài)UA2.3.4代理IP2.3.5編碼檢測(cè)2.3.6正則表達(dá)式入門2.3.7模擬登錄2.3.8驗(yàn)證碼問(wèn)題2.3.9動(dòng)態(tài)加載內(nèi)容的獲取3.1數(shù)據(jù)存取3.2NumPy3.3pandas3.4數(shù)據(jù)的清洗參考文獻(xiàn)123453數(shù)據(jù)的存取與清洗3.1數(shù)據(jù)存取3.1.1基本文件操作3.1.2CSV文件的存取3.1.3JSON文件的存取3.1.4XLSX文件的存取3.1.5MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)文件的存取3.2NumPy3.2.1NumPy簡(jiǎn)介3.2.2NumPy基本操作3.3pandas3.3.1pandas簡(jiǎn)介3.3.2Series與DataFrame的使用3.3.3布爾值數(shù)組與函數(shù)應(yīng)用3.4數(shù)據(jù)的清洗3.4.1編碼問(wèn)題3.4.2缺失值的檢測(cè)與處理3.4.3去除異常值3.4.4去除重復(fù)值與冗余信息3.4.5注意事項(xiàng)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)可視化參考文獻(xiàn)123454數(shù)據(jù)的分析及可視化4.1探索性數(shù)據(jù)分析4.1.1基本流程4.1.2數(shù)據(jù)降維4.2機(jī)器學(xué)習(xí)入門4.2.1機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介4.2.2決策樹——機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用4.3手動(dòng)實(shí)現(xiàn)KNN算法4.3.1特例——最鄰近分類器4.3.2KNN算法的完整實(shí)現(xiàn)4.4數(shù)據(jù)可視化4.4.1高質(zhì)量作圖工具——matplotlib4.4.2快速作圖工具——pandas與matplotlib4.4.3簡(jiǎn)捷作圖工具——seaborn與matplotlib4.4.4詞云圖5.1定制一個(gè)新聞提醒服務(wù)5.2Python與數(shù)學(xué)5.3QQ群聊天記錄數(shù)據(jù)分析參考文獻(xiàn)5Python與生活5.1定制一個(gè)新聞提醒服務(wù)5.1.1新聞數(shù)據(jù)的抓取5.1.2實(shí)現(xiàn)郵件發(fā)送功能5.1.3定時(shí)執(zhí)行及本地日志記錄5.2Python與數(shù)學(xué)5.2.1估計(jì)π值5.2.2三門問(wèn)題5.2.3解決LP與QP問(wèn)題（選讀）作者介紹同名作者介紹這是《Python數(shù)