本書特色

用傳統的電子表格來處理數據不僅效率低下，而且無法處理某些格式的數據，對于混亂或龐大的數據集更是束手無策。本書將教你如何利用語法簡單、容易上手的Python輕松處理數據。作者通過循序漸進的練習，詳細介紹如何有效地獲取、清洗、分析與呈現數據，如何將數據處理過程自動化，如何安排文件編輯與清洗任務，如何處理更大的數據集，以及如何利用獲取的數據來創作引人入勝的故事。學完本書，你的數據處理和分析能力將更上一層樓。

• 快速了解Python基本語法、數據類型和語言概念
• 概述數據的獲取與存儲方式
• 清洗數據并格式化，以消除數據集中的重復值與錯誤
• 學習何時對數據進行標準化，何時對數據清理進行測試并將其腳本化
• 使用Scrapy寫網絡爬蟲
• 利用新的Python庫和技術對數據集進行探索與分析
• 使用Python解決方案將整個數據處理過程自動化

“如果你一直感覺電子表格（甚至關系型數據庫）無法回答你想要提出的問題，或者除這些工具之外你準備進一步學習，那么這本書非常適合你。我一直在等待這本書的出現。”

——Derek Willis，ProPublica新聞應用開發者，OpenElections聯合創始人

“所有新手數據科學家、數據工程師或其他技術方面的數據專家都應該讀一讀這本實踐指南。數據處理領域正需要這樣一本書，真希望我第一次開始用Python處理數據時就能有它指導。”

——Tyrone Grandison博士，Proficiency Labs Intl. CEO

目錄

版權聲明
O’Reilly Media, Inc.介紹
本書贊譽
前言
第 1 章　Python 簡介
第 2 章　Python 基礎
第 3 章　供機器讀取的數據
第 4 章　處理 Excel 文件
第 5 章　處理 PDF 文件，以及用 Python 解決問題
第 6 章　數據獲取與存儲
第 7 章　數據清洗：研究、匹配與格式化
第 8 章　數據清洗：標準化和腳本化
第 9 章　數據探索和分析
第 10 章　展示數據
第 11 章　網頁抓取：獲取并存儲網絡數據
第 12 章　高級網頁抓取：屏幕抓取器與爬蟲
第 13 章　應用編程接口
第 14 章　自動化和規模化
第 15 章　結論
附錄 A　編程語言對比
附錄 B　初學者的 Python 學習資源
附錄 C　學習命令行
附錄 D　高級 Python 設置
附錄 E　Python 陷阱
附錄 F　IPython 指南
附錄 G　使用亞馬遜網絡服務
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