Python数据处理

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。
【推荐语】
用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。 * 快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念 * 概述数据的获取与存储方式 * 清洗数据并格式化，以消除数据集中的重复值与错误 * 学习何时对数据行标准化，何时对数据清理行测试并将其脚本化 * 使用Scrapy写网络爬虫 * 利用新的Python库和技术对数据集行探索与分析 * 使用Python解决方案将整个数据处理过程自动化
【作者】
Jacqueline Kazil，数据科学家，zi深软件发者。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，zi深Python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Python和其他源语言的多元化。